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专题六GARCH类模型专题内容ARCH模型及其参数估计GARCH模型及其参数估计EGARCH模型TGARCH模型GARCH-M模型案例分析ARCH模型ARCH模型。由Engle(1982)引入。ARCH模型PART1ARCH模型：ML估计ARCH模型：ML估计ARCH模型：ML估计ARCH模型：ML估计ARCH模型：ML估计ARCH模型PART1GARCH模型PART1GARCH模型PART1GARCH模型PART1GARCH模型PART1GARCH模型ML估计GARCH模型ML估计GARCH模型ML估计GARCH模型ML估计不对称的GARCH模型针对股票价格变动，可以经常观察到，信息冲击下，向下波动性要强于向上波动性。为了解释这种想象，EngleandNg(1993)采用如下曲线来表述不对称的信息影响特征不对称的GARCH模型不对称的GARCH模型类型多样，这里主要介绍两种：EGARCHTGARCHEGARCH模型EGARCHorExponentialGARCHmodel由奈尔逊(Nelson，1991)提出的。EGARCH模型EGARCH模型中的一个重要特征是在条件方差中引入了参数g，这使得条件方差在随机干扰项取值为正、负值时有不同程度的变化，从而能更准确地描述金融产品价格波动的情况。比如，在股票市场中，若将利好消息看作是对股价的正干扰，将利空信息看作是负干扰，人们注意到，股价往往对同样程度的副干扰的反应更加强烈。EGARCH模型这种正负干扰的不对称反映的不对称性可以有EGARCH模型来描述。若参数g取值为负数，且大于-1时，那么一个负干扰所引起的条件方差的变化，比相同程度的正干扰引起条件方差的变化则更大；若g大于0，同样程度的正干扰引起条件方差的变化则更大；若g=0，则条件方差对于正负干扰的变化是对称的。EGARCH模型π参数。由于EGARCH条件方差有指数形式表示，所以无论参数π取何实数，条件方差总大于0。这样在对EGARCH参数估计时，不需要对π进行约束。EGARCH模型
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