第9章 条件异方差模型 重点内容： ARCH模型的建立 GARCH模型的建立一、自回归条件异方差模型（ARCH）1.ARCH模型自回归条件异方差（ARCH ，Autoregressive Conditional Heteroskedasticity ）模型常用来对模型的随机误差项ut 进行构建模型，从而使残差序列称为白噪声序列。 一、自回归条件异方差模型（ARCH）1.ARCH模型基本原理：设xt 的自回归AR （p）形式为xt=0+1 xt-1+2 xt-2 +P xt-P + ut 则随机误差项ut 的方差为Var （ut ）= t2 = E(ut2) = 0 + 1 + 2 + + q +t其中，回归模型的参数0，1， q均为非负数，这样才能保证方差t2为正。我们称这里的随机误差项ut 服从q阶的ARCH 过程，记作ut ARCH （q）。 一、自回归条件异方差模型（ARCH）2.ARCH模型检验（1）ARCH LM 检验法（2）残差平方的相关图（Q ）检验法一、自回归条件异方差模型（ARCH）2.ARCH模型检验（1）ARCH LM 检验法ARCH LM检 验 法 就 是 检
