Garch model using constrained nonlinear optimisation

资 源 简 介

Garch model using constrained nonlinear optimisation

详 情 说 明

GARCH模型（广义自回归条件异方差模型）是金融时间序列分析中用于建模波动率的经典工具。该项目通过约束非线性优化方法实现GARCH模型参数估计，这种技术路线在金融计量领域具有重要实践价值。

模型核心思路是捕捉金融资产收益率的波动集聚性特征，通过条件方差方程反映市场风险的时变特性。非线性优化过程需要处理三类关键约束：模型参数的非负性、平稳性条件以及参数间的关系约束。

实现难点主要在于确保优化过程的数值稳定性，特别是在处理小样本数据时需要防止协方差矩阵奇异化。常见的解决方案包括采用边界约束算法或对数变换处理非负参数。

该项目若成功实现，可应用于风险管理、期权定价等场景，相比传统线性模型能更准确地反映真实市场的波动特征。后续可考虑扩展为EGARCH或TGARCH等变体模型以捕捉杠杆效应等非线性特征。