金融資產的波動性和相關性(ppt 24頁)

與正態分布相比，金融資產回報的時間序列數據往往有更高的峰度和更厚的尾部（尖峰厚尾性）
回報的波動有的時期很大，有的時期很小（爆發的波動性）
價格運動和波動性往往是負相關的。負的回報下波動性往往更大
波動性存在“記憶效應”，其影響要持續一段時間才消失（違反iid.假設）
回報的波動性在長期會向某以平均水平收斂（均值回複性）

GARCH模型的擬合：最大似然估計方法（Maximum Likelihood Estimation）有所有待定參數的解析解法，但通常通過軟件完成參數的確定
階數的確定和診斷
通常，GARCH (1,1)模型就可以滿足大部分情況下的需要，如可轉債基礎資產的波動率等
原則上，如果回報平方時間序列（條件均值項）無自相關性，則模型基本上是合適的
方法：考察條件均值項平方的Box-Pierce統計量Q是否近似服從 χ2 分布

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