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I.AutoregressiveConditionalHeteroskedastic(ARCH)Models

Manyeconomictimeseriesarenonstationaryinmeanandvariance.Otherfeaturesthatsomeeconomictimeseriesexhibitareepisodesofunusuallyhighvariancewhichmaypersistforawhile.Onewayofmodelingthesefeaturesistomodelthevarianceaswellastheseries.

Inforecastinganeconomictimeseries,wehaveseentheimportanceofusingconditionalforecasts,forexample,oneperiodaheadforecastsconditionalonallcurrentandpastknowledge.Inthesameway,ifthevarianceisnotconstant,conditionalforecastsofthevariancecanbeimportanttotheforecaster,especiallyinsituationswhereriskisimportant.Anexampleisportfolioanalysiswhereforecastsofthemeanreturnfortheholdingperiodaswellasthevariancefortheholdingperiodarecriticaltothedecisionmaker.

A.AutoregressiveErrorVarianceModel

Suppose,forexample,thatthetimeseriesisanAR(1):

y(t)=a0+a1y(t-1)+e(t)

wheretheerrorhasmeanzeroand,

ê2(t)=?????????ê2(t-1)+??ê2(t-2)+...+WN(t).

Iftheparameters??????????etc.arezerothentheexpectedestimatedvarianceisconstantorhomoskedastic:

Et-1[ê2(t)]=????

????EngleMultiplicativeARCHModel

Supposetheerrorprocess,e(t)hasamultiplicativestructure:

e(t)=WN(t)√[????????e2(t-1)]

wherethemeanofthewhitenoiseseriesiszeroanditsvarianceisone,thewhitenoiseandlaggederror,e(t-1),areindependent,and???isgreaterthanzeroand??liesbetweenzeroandone.Themeanoftheerrorprocess,e(t),conditionalorunconditionalwillbezero.Theerrorprocesswillnotbeseriallycorrelated,anditsunconditionalvariancewillbeconstant.However,theconditionalvarianceoftheerrorprocesswillbeautoregressiveoforderone,i.e.ARCH(1).

SinceWN(t)ande(t-1)areindependent,theirjointdensity,f{WN(t),e(t-1)},willbetheproductofthemarginaldensities:

f{WN(t),e(t-1)}=g{WN(t)}h{e(t-1)}.

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