zzqloveday 在R里面有两个关于garch方程的package，一个是tseries, 一个是fGarch 我用fGARCH package里面的garchFit 做GARCH模型，预测，得到的结果如下 > u = predict(ddx.garch3) > u meanForecast meanError standardDeviation 1 0.0005908851 0.01471975 0.02670658 2 0.0005908851 0.01471975 0.02666431 3 0.0005908851 0.01471975 0.02662219 4 0.0005908851 0.01471975 0.02658023 5 0.0005908851 0.01471975 0.02653842 6 0.0005908851 0.01471975 0.02649676 7 0.0005908851 0.01471975 0.02645525 8 0.0005908851 0.01471975 0.02641389 9 0.0005908851 0.01471975 0.02637268 10 0.0005908851 0.01471975 0.02633162 > 我不太明白这三个参数是什么含义，希望高人帮我解答一下 aaa=garch(ddx,order=c(1,1)) u = predict(aaa) plot(ddx, type="l", xlab="Time", ylab="NYSE Returns") lines(u[,1], col="blue", lty="dashed") lines(u[,2], col="blue", lty="dashed") 当使用普通的garch（1，1） 模型时，得到的预测值 u 是一个置信区间。 这是为什么呢？
dengyishuo 判断模型的好坏一般有这几种方法， 1.观察模型参数的p值。 2.返回检验。即用已经建立的模型，去预测建立模型的历史数据，计算均方误差（也可以是其他，取决于你的标准）。 3.预测t个值，然后将预测与以后的真实数据比较，计算均方误差（同上）。
aimee_song GARCH是关于残差序列的建模，预测的时候残差如何预测呢？我是说这个预测的理论公式究竟是怎样的呢？ 我没发现有文献中谈到这个问题呢。 预测貌似就只是用ARMA和ARFIMA进行预测，也就是针对一阶收益序列的预测。
