① 时间序列每一个采样点都可以认为是取自一个个采样总体,而这些采样总体间是否独立,同分布,则是具体情况而定。
② 严平稳要考察联合分布,而弱平稳只需验证均值不变及自相关函数依赖于时间间隔即可。
① 时间序列每一个采样点都可以认为是取自一个个采样总体,而这些采样总体间是否独立,同分布,则是具体情况而定。
② 严平稳要考察联合分布,而弱平稳只需验证均值不变及自相关函数依赖于时间间隔即可。
怎麼拓展GARCH模型?或者說怎麼結合ARMA模型和GARCH模型呢? 注意到, 條件均值結構可以用ARMA模型來刻畫,而ARMA模型的白噪音選項則可以用GARCH(p,q)模型來刻畫:
那麼,進一步的問題是,如何估計GARCH(p,q)的階數p和q呢? 法一), 象GARCH(一)一樣,將其轉化爲模型,進而轉化爲對AR模型的估計; 法二), 使用極大似然估計函數,列出的聯合pdf
以前所述模型,均只能是線性模型,然而還有非線性模型; 檢驗: 怎麼判斷是非線性模型? 一) 圖示法: 畫出對,......等非參數自迴歸圖,考察其形狀是
怎麼拓展GARCH模型?或者說怎麼結合ARMA模型和GARCH模型呢? 注意到, 條件均值結構可以用ARMA模型來刻畫,而ARMA模型的白噪音選項則可以用GARCH(p,q)模型來刻畫:
那麼,進一步的問題是,如何估計GARCH(p,q)的階數p和q呢? 法一), 象GARCH(一)一樣,將其轉化爲模型,進而轉化爲對AR模型的估計; 法二), 使用極大似然估計函數,列出的聯合pdf