GARCH（1，1）模型matlab代码

GARCH(1,1)模型是一种自回归条件异方差模型，常用于金融时间序列的波动率预测。在MATLAB中，我们可以使用内置的`garchfit`函数来估计GARCH(1,1)模型。以下是基本的步骤：

% 假设data是你的金融数据时间序列
data = ...; % 你需要提供实际的数据

% 定义GARCH(1,1)模型参数
mu0 = mean(data); % 预期值（平均）
alpha1 = 0.8;     % 第一阶条件均值方差系数
beta1 = 0.9;      % 第二阶条件方差系数

% 创建GARCH模型结构
model = garch('Constant', mu0, 'GARCH', {alpha1}, 'VolatilityModel', 'GARCH', {'beta1'}, 'Trend', 'constant');

% 训练模型并估计参数
[params, stats] = garchfit(data, model);

% 打印模型参数
disp(params);

在上述代码中，`garchfit`函数会拟合数据到给定的GARCH(1,1)模型，并返回模型参数（如均值、条件方差系数等）以及一些统计信息。

如果你想要预测未来的时间步长`t+h`（例如h步后的方差），可以使用`egarchforecast`函数：

[h, yhat, stdErrors] = egarchforecast(params, h, data);

这里`h`是你想要预测的时间步数。