at the figure ,you can see trying c

at the figure ,you can see trying clusters of higher variance, i.e. volatility , changing with intervals of lower variance . the similarity of neighbouring variance is one more indicator for conditional heteroscedasticity . on the base of knowing the variance at time t(i.e. conditionally) you can forecast the variance at timet+1
xi. AR(1) model on the base of the AR(8) model
because of the latter analytical it would be worthwhile to estimate an AR(1) model then the condition variance of the error et is
where practically ht2 is estimate by et2
in the software used this is special case of the more general GARCH model . an ARVH(1) there corresponds to a GARCH(0,1) model . we assume here the series to follow an AR(8)
process as estimate earlier without ARTH

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ที่รูป คุณสามารถดูกลุ่มของแปรปรวนสูง เช่นผันผวน การเปลี่ยนแปลงกับช่วงล่างต่างพยายาม ตัวบ่งชี้เพิ่มเติมหนึ่งสำหรับเงื่อนไข heteroscedasticity คล้ายคลึงใกล้เคียงต่างได้ บนฐานความรู้ต่างที่เวลา t (เช่นตามเงื่อนไข) คุณสามารถคาดการณ์ความแปรปรวนที่ timet + 1xi. AR(1) รุ่นบนพื้นฐานของแบบจำลอง AR(8)หลังจาก วิเคราะห์มันจะคุ้มค่าที่จะประเมินการ AR(1) รุ่นแล้วต่างเงื่อนไขของข้อผิดพลาดและเป็นที่จริง ht2 เป็นประเมิน โดย et2ในซอฟต์แวร์ที่ใช้ นี้เป็นกรณีพิเศษของแบบจำลอง GARCH ทั่วไป ARVH(1) มีสอดคล้องกับแบบจำลอง GARCH(0,1) เราถือว่าที่นี่ชุดตาม AR(8)กระบวนการเดียวกันก่อนหน้านี้ โดยศศภท

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในรูปที่คุณสามารถดูพยายามกลุ่มความแปรปรวนสูงคือระเหยการเปลี่ยนแปลงกับช่วงเวลาของความแปรปรวนที่ต่ำกว่า ความคล้ายคลึงกันของเพื่อนบ้านแปรปรวนเป็นหนึ่งในตัวบ่งชี้มากขึ้นสำหรับ heteroscedasticity เงื่อนไข บนฐานของการรู้แปรปรวนที่เวลา t (เช่นเงื่อนไข) คุณสามารถคาดการณ์ความแปรปรวนที่ TIMET + 1
Xi AR (1) รูปแบบบนฐานของ AR (8) รูปแบบ
เพราะหลังการวิเคราะห์ว่ามันจะคุ้มค่าที่จะประมาณการ AR (1) รูปแบบแล้วความแปรปรวนสภาพของและข้อผิดพลาด
ที่จริง HT2 เป็นประมาณการโดย et2
ใน ซอฟต์แวร์ที่ใช้นี้เป็นกรณีพิเศษของรุ่น GARCH ทั่วไปมากขึ้น ARVH (1) มีสอดคล้องกับ GARCH A (0,1) รุ่น เราถือว่านี่ชุดที่จะปฏิบัติตาม AR (8)
กระบวนการเป็นประมาณการก่อนหน้านี้โดยไม่ต้องศศภท

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในรูป จะเห็นกลุ่มของความพยายามสูง ได้แก่ ความผันผวน เปลี่ยนแปลงกับช่วงเวลาของความแปรปรวนต่ํา ความเหมือนที่ใกล้เคียงความเป็นอีกหนึ่งดัชนีเงื่อนไข heteroscedasticity . บนฐานของความรู้ที่เวลา t ( เช่นเงื่อนไข ) คุณสามารถพยากรณ์ความแปรปรวนที่ timet + 1Xi AR ( 1 ) รูปแบบบนฐานของ AR ( 8 ) รูปแบบเพราะหลังวิเคราะห์มันจะคุ้มค่าที่จะประเมินเป็น AR ( 1 ) โมเดลแล้ว สภาพความแปรปรวนของความคลาดเคลื่อน และเป็นที่ ht2 เป็นประมาณการ et2 ในทางปฏิบัติในซอฟต์แวร์ที่ใช้เป็นกรณีพิเศษของทั่วไปมากขึ้นของรูปแบบ เป็น ARVH ( 1 ) สอดคล้องกับของ ( 0.1 ) นางแบบ เราคิดว่าที่นี่ชุดตามแบบ AR ( 8 )กระบวนการประเมินก่อนหน้านี้โดยไม่ arth