Изменения

Перейти к: навигация, поиск

Анализ временных рядов

Нет изменений в размере, 16:05, 14 января 2021
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 авторегрессионному условному гетероскедастичному процессу (англ. 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, 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>
Анонимный участник

Навигация