garch预测return
如何利用ARMA - GARCH模型进行预测?
但GARCH的定阶一般是比较困难的，所以一般都是选择低阶模型如GARCH(1,1)，GARCH(1,2)，GARCH(2,1)...
怎么利用高频数据,预测日内波动率?
因此，基于GARCH的模型可能不够准确，无法预测波动性。
如何用R语言实现带有外生变量的garch模型? - 编程语言...
distribution.model = "norm" ) fit <- ugarchfit(spec = model, data = data$stock_return)
所以说 时间序列arch模型到底是个啥?
arch不是修正模型，而是检测模型。这个模型用在时间序列分析中某一模型（自相关模型）里三个假设之一（无...
如何用 Python 把 ARMA 模型和 GARCH 模型结合起来...
return-log_Ldeffit(self,y,algo='GA'):"""拟合ARMA-GARCH模型y: 用于拟合的收益率序列；algo: ...
市场波动率的研究意义到底何在?
GARCH，T，EGARCH的时候说，“我们对于波动率的预测能力其实大于return的预测能力”，
如果波动率(Volatility)存在可预测性,那这种可预测性...
Volatility clustering 指 方向虽然无法预测，但是短期波动率具有自相关性。The data overwhelmingly show ...
如何在ARIMA模型的基础上建立ARIMA - GARCH模型(R语言...
1 从ARMA-GARCH进程模拟（log-return）数据 我们考虑使用\（t \）分布式创新的ARMA（1,1）-GARCH（1...
价格波动率有没有准确的表达式?
波动率分为两种，一种是回望型波动率（backward looking），另外一种是前瞻波动率（forward looking）。...
零基础如何学习时间序列分析?
从自相关系数到检验统计量的解释，从ARIMA模型阶数截尾（拖尾）公式推导到GARCH模型的搭建等等的学习，并...