时间序列分析

张成思

第11章ARCH模型与GARCH模型11.1背景介绍11.2ARCH模型11.3GARCH模型11.4非对称GARCH模型:TGARCH模型与EGARCH模型11.5其他GARCH模型

11.1背景介绍AR模型因为自身经常表现出较高的平滑性而可以用来捕捉相对频率较低的时间序列变量，如月度、季度通胀率、GDP增长率等。对这样的时间序列数据其进行AR模型回归之后的残差序列一般不表现出很强的异方差性。

图11-1中国M2同比增长率与其AR模型残差序列:1996年12月—2024年