什么是arch模型和garch模型?garch模型是用来干嘛的

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：

garch模型是用来干嘛的

GARCH模型是一个专门针对金融数据所量体订做的回归模型，除去和普通回归模型相同的之处，GARCH对误差的方差进行了进一步的建模。特别适用于波动性的分析和预测，这样的分析对投资者的决策能起到非常重要的指导性作用，其意义很多时候超过了对数值本身的分析和预测。

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garch 初始值 波动率

garch初始值波动率：以哈飞股份(600038)为例，运用GARCH（1,1）模型计算股票市场价值的波动率。

ABDL提出了VAR—RV模型，即所谓的长记忆高斯向量自回归对数实际波动率模型，并且用第T日的实际波动率分别和VAR—RV及GARCH(1，1)利用直到T一1日的信息预测第T日的波动率的结果比较，发现VAR—RV的预测精度远优于GARCH(1，1)的预测精度。

jump-garch需要高频数据吗

需要。
高频数据即使是时间间隔为规则的，例如五分钟，十分钟数据，应用GARCH模型也是不合适的，1997年Anderson等人在JEF上发表的Intraday periodicity and volatility persistence in financial markets文中有些介绍的，详细的还可以参看他们的参考文献。

怎样理解fama french三因子模型

　　Fama 和French 1993年指出可以建立一个三因子模型来解释股票回报率。模型认为，一个投资组合(包括单个股票)的超额回报率可由它对三个因子的暴露来解释，这三个因子是：市场资产组合(Rm− Rf)、市值因子( *** B)、账面市值比因子(HML)。这个多因子均衡定价模型可以表示为：
　　E(Rit) − Rft= βi[E(Rmt− Rft] + siE( *** Bt) + hiE(HMIt)
　　其中Rft表示时间t的无风险收益率；Rmt表示时间t的市场收益率；Rit表示资产i在时间t的收益率；E(Rmt) − Rft是市场风险溢价， *** Bt为时间t的市值(Size)因子的模拟组合收益率(Small minus Big)，HMIt为时间t的账面市值比(book—to—market)因子的模拟组合收益率(High minus Low)。
　　β、si和hi分别是三个因子的系数，回归模型表示如下：
　　Rit− Rft= ai+ βi(Rmt− Rft) + Si *** Bt+ hiHMIt+ εit
　　但是，我们应该看到，三因子模型并不代表资本定价模型的完结，在最近的研究发现，三因子模型中还有很多未被解释的部分，如短期反转、中期动量、波动、偏度、赌博等因素。