GARCH-M模型相对于GARCH模型的区别在于，引入序列的()来预测风险
A: 均值方差
B: 方差均值
C: 条件方差
D: 条件均值
A: 均值方差
B: 方差均值
C: 条件方差
D: 条件均值
举一反三
- GARCH-M模型相对于GARCH模型的区别在于，引入序列的()来预测风险
- 中国大学MOOC: GARCH-M模型相对于GARCH模型的区别在于，引入序列的()来预测风险
- 如果条件方差方程中没有滞后预测方差，那么ARCH模型就是 ()模型 A: GARCH(0,0) B: GRACH(1,0) C: GARCH(0,1) D: GARCH(1,1)
- ARCH模型的核心思想是() A: 残差项的条件方差依赖于前期残差项的条件方差的大小 B: 残差项的条件方差依赖于前期均值项的条件方差的大小 C: 均值项的条件方差依赖于前期均值项的条件方差的大小 D: 均值项的条件方差依赖于前期残差项的条件方差的大小
- 关于AR(1)-ARCH(1)模型正确的说法是 A: 条件均值随时间变化，条件方差也随时间变化 B: 条件均值不随时间变化，条件方差随时间变化 C: 条件均值不随时间变化，条件方差也不随时间变化 D: 条件均值随时间变化，条件方差不随时间变化