算法和模型的区别
TArchT软件是一种用于建筑施工图设计的“工具集”软件，这种软件的特点可以用“易、泛、厚、韧、容”五个字来概括，充分体现了工具集建筑软件的理念。使用TArchT软件构筑的立体模型称之为TARCH模型。 TARCH模型在现实生活中的应用： 汇率常表现出方差时变的特点,常表现出波动聚集的现象,也即大幅度波动聚集在某一段时间,而小幅度波动聚集在另外一段时间上。
经典的时间序列模型(如ARMA模型)以不能较好地拟合此类数据。
自回归条件异方差(ARCH)模型,把方差和条件异方差区分开,让条件方差随过去误差也即一系列的历史信息冲击而变化,为解决异方差而提供新的途径。
广义自回归条件异方差(GARCH)让条件方差作为过去误差和之后条件方差的函数而变化,更好地体现出波动聚集效应。
市场对坏消息的反应往往比对好消息的反应更为迅速,这种非对称性,往往用带门限的GARCH(TARCH)和指数GARCH(EGARCH)模型来反应。
1. garchm和garch模型有一定的区别。
2. garch模型是广义自回归条件异方差模型，它是通过对时间序列数据的方差进行建模来捕捉数据的波动性。而garchm模型是garch模型的一种改进，它引入了更多的参数，可以更准确地描述数据的波动性。
3. 相比于传统的garch模型，garchm模型在建模过程中考虑了更多的因素，可以更好地数据的波动性。同时，garchm模型也更加灵活，可以根据实际情况进行参数的选择和调整，提高模型的拟合效果。因此，garchm模型在一些需要更精确描述数据波动性的场景中具有优势。
GARCHM模型和GARCH模型都是用来估计和预测时间序列数据中的波动率变化的模型，其中GARCHM模型相对于GARCH模型来说增加了更多的参数。
当GARCHM模型的结果过于理想时，可能出现过拟合的情况，即模型在样本内拟合得非常好，但是在样本外的数据上表现不佳。
这种情况下，为了避免过拟合，可以使用GARCH模型来简化模型，减少参数的数量，以提高模型的泛化能力。使用GARCH模型的目的是为了得到一个更为简洁而稳定的波动率预测模型。
GARCHM和GARCH模型都是用于建模和预测金融时间序列波动性的方法，但它们在建模方式上有所不同。
GARCHM是基于最大熵原理的模型，通过最大化熵来选择最优的参数，以提高模型的预测能力。
而GARCH模型是基于条件异方差的思想，通过引入过去的波动性信息来预测未来的波动性。
因此，GARCHM更加灵活和自适应，能够更好地捕捉金融市场中的非线性特征，但计算复杂度较高。
而GARCH模型相对简单，计算速度较快，适用于一般的波动性建模。
