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本章建立变量的条件方差或变量波动性模型。

有理由认为误差项的方差不是某个自变量的函数，而是随时间变化并且依赖于过去误差

的大小。

建模预测误差变动的：

1、我们可能要分析持有某项资产的风险；

2、预测置信区间可能是时变性的，所以可以通过建立残差方差模型得到更精确的区间；

3、如果误差的异方差是能适当控制的，我们就能够得到更有效的估计。

为了刻画这种相关性，恩格尔提出自回归条件异方差（ARCH）模型。ARCH的主要思想

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t-1）的平方误差的大小，即依赖于u。

是时刻t的u的方差（σ）依赖于时刻（

ttt−1

2

u服从以0为均值，(α+αu)为方差的正态分布。

t01t−1

2

在ARCH(P)中，由于u是随机的，并且u不可能为负，所以对于u的所有实现值，

t{}

tt

22222

只有var(u)=σ=α+αu+αu++αu是正的，才是合理的。为使u协