GARCH模型的缺陷

GARCH模型的缺陷如下：

1、非负线性约束条件在估计ARCH/GARCH模型的参数的时候被违背。

2、ARCH/GARCH模型都无法解释金融资产收益率中的杠杆效应。

3、ARCH/GARCH模型没有在当期的条件异方差与条件均值之间建立联系。

GARCH模型又称广义自回归条件方差波动率结构，即广义ARCH模型。在金融市场中，波动率通常用资产收益率的条件方差来衡量，条件方差越大，意味着风险越高。金融资产的波动率具有明显的杠杆效应，即正的与负的收益率对未来波动率的影响不对称，一般而言，同等程度收益率变动，负的收益率比正的收益率对资产价格的波动的影响更大。



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一般的GARCH模型可以表示为：其中ht为条件方差，ut为独立同分布的随机变量，ht与ut互相独立，ut为标准正态分布。

（1）式称为条件均值方程；

（3）式称为条件方差方程，说明时间序列条件方差的变化特征。为了适应收益率序列经验分布的尖峰厚尾特征，也可假设 服从其他分布，如Bollerslev (1987)假设收益率服从广义t-分布，Nelson(1991)提出的EGARCH模型采用了GED分布等。另外，许多实证研究表明收益率分布不但存在尖峰厚尾特性，而且收益率残差对收益率的影响还存在非对称性。当市场受到负冲击时，股价下跌，收益率的条件方差扩大，导致股价和收益率的波动性更大；反之，股价上升时，波动性减小。股价下跌导致公司的股票价值下降，如果假设公司债务不变，则公司的财务杠杆上升，持有股票的风险提高。因此负冲击对条件方差的这种影响又被称作杠杆效应。由于GARCH模型中，正的和负的冲击对条件方差的影响是对称的，因此GARCH模型不能刻画收益率条件方差波动的非对称性。

如何用 Python 把 ARMA 模型和 GARCH 模型结合起来

个人觉得有两种办法：

1. 把确定参数后的garch模型的X-X_predicted的残差项拿出来，放到arma模型下作为这边的X，这种做的缺陷在于除非你的garch模型是有效的，否则徒增噪音；

2. arma和garch模型应该不是很难，去MATLAB下看看源代码，自己写出来底层的code就彻底解决了你的需求。

什么是arch模型和garch模型？

1、ARCH模型（Autoregressive conditional heteroskedasticity model）全称“自回归条件异方差模型”，解决了传统的计量经济学对时间序列变量的第二个假设（方差恒定）所引起的问题。

2、GARCH模型称为广义ARCH模型，是ARCH模型的拓展，由Bollerslev(1986)发展起来的。

（1）GARCH模型（波勒斯勒夫（Bollerslev），1986年）。GARCH（p，q）模型为：

（2）GARCH-M模型把异方差项引入平均数方程式。一个简单的GARCH-M（1，1）模型可以表示为：

扩展资料：

GARCH的发展：

传统的计量经济学对时间序列变量的第二个假设：假定时间序列变量的波动幅度（方差）是固定的，不符合实际，比如，人们早就发现股票收益的波动幅度是随时间而变化的，并非常数。这使得传统的时间序列分析对实际问题并不有效。

罗伯特·恩格尔在1982年发表在《计量经济学》杂志（Econometrica）的一篇论文中提出了ARCH模型解决了时间序列的波动性（volatility）问题，当时他研究的是英国通货膨胀率的波动性。

参考资料来源：百度百科-GARCH模型

参考资料来源：百度百科-ARCH模型