ARCH与GARCH模型详解：EVIEWS教学课件中的金融时间序列分析关键

本资源是一份由高铁梅老师制作的EVIEWS教学课件，主要聚焦于第十六章的ARCH和GARCH估计方法。这些模型是用于分析和预测金融时间序列数据中变量的条件方差或波动性的关键工具，特别适用于经济学领域，尤其是在金融市场中的应用。 自回归条件异方差（ARCH）模型由Engle（1982年）提出，其核心思想是当前误差的方差（σ²）与前一期误差的平方成正比。 ARCH(1)模型假设误差分布为正态，且方差受到过去误差的直接影响。更一般地，ARCH(p)模型考虑了p阶的历史误差平方的影响。如果误差方差不包含自相关，那么假设H0：[α0+α1ε^2(t-1) = 0]，这对应于误差的同方差性。 GARCH模型由Bollerslev（1986年）扩展，称为广义自回归条件异方差，包括GARCH(1,1)模型。这个模型的均值方程包含了误差项，而条件方差方程则包含均值、滞后误差平方（ARCH项）以及上一期的预测方差（GARCH项）。GARCH(1,1)中的"1,1"指的是模型分别对前一期的残差平方和预测方差进行一次调整。 进一步，ARCH-M模型引入了外生变量或先决变量到均值方程中，这意味着模型允许条件方差对除均值外的其他因素反应，增加了模型的灵活性和适应性。 该教学课件将详细介绍如何使用EVIEWS软件进行ARCH和GARCH模型的估计、检验以及参数解读，帮助学习者理解这些模型在实际经济数据分析中的应用技巧和理论基础。通过这个课程，学生将掌握如何处理金融时间序列中的异方差性和条件方差变化，这对于理解金融市场动态和风险管理至关重要。