Regression modelEconometrics / time series
自回归条件异方差 (ARCH) 模型
ARCH模型由Robert Engle于1982年提出，用于捕捉金融和宏观经济时间序列中随时间变化的波动性。它将当日误差的条件方差建模为过去平方误差的函数，解释了为何波动性大的时期会聚集在一起——这种现象被称为波动性聚集。
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来源
- Engle, R. F. (1982). Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the variance of United Kingdom inflation. Econometrica, 50(4), 987–1007. DOI: 10.2307/1912773 ↗
- Engle, R. F. (2001). GARCH 101: The use of ARCH/GARCH models in applied econometrics. Journal of Economic Perspectives, 15(4), 157–168. DOI: 10.1257/jep.15.4.157 ↗
如何引用本页
ScholarGate. (2026, June 3). Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/zh/econometrics/arch-model
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- 自回归积分滑动平均模型 (ARIMA)计量经济学↔ compare
- 动态条件相关 (DCC-GARCH) 模型计量经济学↔ compare
- EGARCH model计量经济学↔ compare
- GARCH 模型（波动率预测）计量经济学↔ compare
- TGARCH 模型（阈值 GARCH）计量经济学↔ compare
- 向量自回归 (VAR)计量经济学↔ compare
被引用于
贝叶斯自回归条件异方差模型贝叶斯 EGARCH 模型贝叶斯GARCH模型动态条件相关 (DCC-GARCH) 模型EGARCH model傅里叶自回归条件异方差模型 (Fourier ARCH Model)傅里叶 GARCH 模型GJR-GARCH (不对称 GARCH)非线性ARCH模型 (NARCH)非线性自回归移动平均模型 (NARMA)非线性EGARCH模型非线性GARCH模型非线性TGARCH模型面板GARCH模型稳健ARCH模型稳健GARCH模型稳健TGARCH结构性断点 ARCH 模型结构性断点EGARCH模型TGARCH 模型（阈值 GARCH）时间变系数自回归条件异方差模型 (TVP-ARCH)