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ARCHProcess[κ,{α1,…,αq}]

表示通过标准白噪声驱动的 q 阶自回归条件异方差过程.

ARCHProcess[κ,{α1,…,αq},init]

表示初始数据为 init 的 ARCH 过程.

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ARCHProcess

ARCHProcess[κ,{α1,…,αq}]

表示通过标准白噪声驱动的 q 阶自回归条件异方差过程.

ARCHProcess[κ,{α1,…,αq},init]

表示初始数据为 init 的 ARCH 过程.

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范例

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基本范例  (3)

模拟 ARCHProcess：

弱平稳过程的无条件均值和方差：

在初始值固定时：

观测结果是不相关的，但相互依赖：

数据的平方值是相关的：

范围  (13)

基本用法  (8)

模拟一组路径：

使用任意精度模拟：

模拟具有给定初始值的弱平稳过程：

非弱平稳过程：

一个集成的 ARCHProcess：

一个发散的 ARCHProcess：

这样的过程不是二阶平稳过程：

ARCHProcess 成为协方差平稳过程的条件：

ARCHProcess[2] 具有二阶平稳性的区域：:

估计 ARCHProcess：

使用最大条件似然估计：

预测：

预测接下来的20步：

求预测的均方误差：

所预测的状态都等于零，因此预测标准偏差范围如下：

绘制值与均方误差：

过程切片性质  (5)

阶数为 1 的弱平稳 ARCH 的矩：

初始条件已知的 ARCH 过程的矩：

偏度：

峰度：

峰度具有定义的区域：

模拟切片分布：

样本概率密度函数：

用蒙特卡罗方法计算切片分布的 NProbability：

计算 NExpectation：

与二阶 Moment 比较：

属性和关系  (3)

ARCHProcess 的值是互不相关的：

对应的 ARProcess：

对于初始值已知的过程：

ARCHProcess 的平方值服从 ARProcess：

平方值的 CorrelationFunction 和 PartialCorrelationFunction：

相应的自回归过程：

自回归过程的 CorrelationFunction 和 PartialCorrelationFunction：

Wolfram Research (2014)，ARCHProcess，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/ARCHProcess.html.

文本

Wolfram Research (2014)，ARCHProcess，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/ARCHProcess.html.

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Wolfram 语言. 2014. "ARCHProcess." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. https://reference.wolfram.com/language/ref/ARCHProcess.html.

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Wolfram 语言. (2014). ARCHProcess. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/ARCHProcess.html 年

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