总的来说，GARCH（p, q）可以理解为波动率的ARMA(p, q)建模，其公式如下L:
一般地，在石川地那篇文章中，他是将ARMA(p, q)来对收益率进行建模（r_t），将GARCH(p, q)来对波动率进行建模，分别为mean model和volatility model.
在具体 GARCH 建模时可以遵如下步骤（Tsay 2010）：
1 使用 ARMA 对 r_t 建模以消除任何线性依赖，确定最优参数 p 和 q（可以利用 AIC/BIC 来确定）；
2 对上述模型的残差进行 GARCH 分析；
3 如果残差中表现出显著的条件异方差，则给定一个波动模型 GARCH(p', q')；
4 使用历史数据对第一步中的 ARMA(p, q) 和第三步中的 GARCH(p', q') 进行联合参数估计；（这一点非常重要，是两个模型地联合估计）
5 仔细检验第四步中拟合出的模型，如有必要则对其进行修改。
之后也可以再仔细看看蔡瑞胸地那本黄书。
还有就是好好学r，python的package对garch类的支持太不友好了。
最后就是再了解下下QMLE。
精要 参考石川garch文章 总的来说，GARCH（p, q）可以理解为波动率的ARMA(p, q)建模，其公式如...
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