Вербик Авторегрессионная условная гетероскедастичность (АРУГ)1 Модели авторегрессионной условной гетероскедастичности (ARCH-модели) и их обобщения (GARCH-модели) широко используются в прикладных эконометрических исследованиях, особенно при анализе финансовых данных. <...> Вниманию читателя предлагается консультация по этой тематике, подготовленная по материалам книги Марно Вербика «Путеводитель по современной эконометрике», которая в ближайшие месяцы выйдет в свет в издательстве «Научная книга». <...> В финансовых временных рядах часто наблюдается феномен, который называется объединением в кластеры волатильности (изменчивости). <...> В этом случае большие возмущения (остатки) имеют тенденцию следовать за большими возмущениями, а малые возмущения группируются с малыми. <...> Например, фондовые биржи обычно характеризуются периодами высокой волатильности и более «ослабленными» периодами низкой волатильности. <...> Один из способов моделировать такие структуры состоит в том, чтобы принять предположение о зависимости дисперсии остатков t от ее предыстории. <...> АРУГ и ОАРУГмодели 2 рой вводится понятие авторегрессионной условной гетероскедастичности (АРУГ). <...> Смысл понятия состоит в том, что дисперсия остаточного членаt Основополагающей статьей в этой области является статья Энгла [Engle (1982)], в котов момент времени t зависит от квадратов остаточных членов из предыдущих периодов. <...> Такая спецификация называется процессом авторегрессионной условной гетероскедастичности порядка 1, АРУГ(1). <...> Моделью АРУГ(1) описывается следующее: если в периодеt E1случается большое возмущение, то более вероятно, что t также имеет больявляется большим, дис сто подразумевается, что значения квадратов t персия t имеет вид: 22 aaC EE{ }ttE1 2 {} и для стационарного временного ряда имеет решение 2 при условии, что01 мени t. <...> ` L —полином от оператора сдвига порядка p E1. <...> Чтобы гарантировать неотрицательность условной дисперсии, и коэффициенты <...>