Изменения
→Garch
В предыдущих моделях считалось, что слагаемое ошибки в стохастическом процессе генерации временного ряда имели одинаковую дисперсию.
В GARSH-модели(рис. 13) предполагается, что слагаемое ошибки следуют ARMA процессу авторегрессионному условному гетероскедастичному (саморегрессирующее скользящее среднееангл. AutoRegressive Conditional Heteroscedasticity, ARCH)процессу, соответственно слагаемое меняется по ходу времени. Это особенно полезно при моделировании финансовых временных рядов, так как диапазон изменений тоже постоянно меняется.
Обычно ARMA используется и для учёта среднего, для более подробное введение в Garsh можно найти [https://cran.r-project.org/web/packages/rugarch/vignettes/Introduction_to_the_rugarch_package.pdf здесь]<br><br><br>
===Динамические линейные модели===
