本文着重探讨三种主流波动率建模方法：广义自回归条件异方差模型(GARCH)、Glosten-Jagannathan-Runkle-GARCH模型(GJR-GARCH)以及异质自回归模型(HAR)。

garch（1,1）模型还与更多元化的头寸相关联。 此外，样本协方差模型和朴素投资组合收益表现最差；样本协方差模型还与最差的证券分散度相关。

garch模型是时间序列分析中用于建模金融数据波动性的一种统计模型。 GARCH模型的核心思想是，一个时间序列的波动性是其过去信息的函数，包括 ...

针对原油价格序列因突发事件导致的结构突变问题，研究人员提出融合Wasserstein距离的断点检测方法，构建了嵌入断点虚拟变量的GARCH-VaR模型。实证表明，该模型能显著降低失败率，提升WTI和Brent原油风险测度精度，为能源市场风险管理提供新范式。

东南亚城市空气质量传输效应的多变量GARCH模型评估及其区域环境治理启示 《Chemosphere》：Evaluating the air quality transmission among Southeast Asian cities 【字体： 大 中 小 】 时间：2025年06月10日 来源：Chemosphere ...

随着全球金融市场波动性不断加剧，高频交易（HFT）正成为越来越多机构投资者和量化交易团队关注的焦点。在这个“以毫秒计竞争速度”的世界里 ...

The generalized autoregressive conditional heteroskedasticity (GARCH) process is an econometric term used to describe an approach to estimate volatility in financial markets.