GARCH

金融でよく使用されるこのモデルは、変動性クラスタリング特性を持つ時系列を予測するのに適している。

次数p,q の一般化自己回帰条件つき異分散(Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedastic)モデル、またはGARCH (p,q)は、金融データの重要な特徴である変動性(すなわち、資産リターンの乱高下)を考慮に入れる時系列モデルである。変動性を予測することは、金融リスク・マネジメントで有用である。

XLSTAT-R で実装されているGARCH 関数は、tseries ライブラリのgarch関数(Adrian Trapletti, Kurt Hornik)を呼び出す。これは、条件付き正常モデルの最大尤度推定を計算することにより、時系列にGARCHモデルを適合させる。