GARCH模型是有条件的异源性模型，具有恒定的无条件方差。自20世纪80年代以来，它们已广泛用于金融和计量造型和分析。这些模型的特征在于它们捕获波动率聚类的能力，并且它们被广泛用于考虑时间序列数据中的不均匀方差。
建模和分析单变量加加湿过程的有效方法包括：
- 借鉴高斯创新的单变量GARCH（P，Q）模型的参数
- 模拟单变量GARCH（P，Q）流程
- 预测条件差异
考虑建模随机过程的额外时间序列功能包括：
- 单变量Amax / GARCH复合模型
- 多变量varmax模型
- 协整分析
有关更多信息，请参阅OuthoMetrics Toolbox™。
