GARCH（广义自回归条件异方差）模型家族中有许多针对股票市场特点设计的变体模型，以下是一些常见的股票市场 GARCH 类模型名称及其特点：
- GARCH (1,1) 模型
特点：最基础的 GARCH 模型，使用 1 阶 ARCH 项（捕捉过去收益率的波动）和 1 阶 GARCH 项（捕捉过去波动率的波动）。
适用场景：适合描述股票收益率的波动聚类现象（Volatility Clustering）。 - EGARCH (指数 GARCH)
特点：允许波动率对正负收益率的反应存在不对称性（杠杆效应），例如坏消息（负收益）往往比好消息（正收益）引发更大的波动。
数学形式：通过对数波动率方程实现非对称性。
适用场景：股票市场中常见的 “杠杆效应” 建模。 - TGARCH (门限 GARCH)
特点：引入门限变量区分正负冲击对波动率的不同影响，比 EGARCH 更直接地捕捉非对称性。
数学形式：在波动率方程中加入指示函数（Indicator Function）。
适用场景：分析股票市场对利好和利空消息的非对称反应。 - IGARCH (集成 GARCH)
特点：α+β=1，即波动率具有长期记忆性，过去的波动冲击永远不会消失。
适用场景：某些金融时间序列（如汇率或高波动股票）的长期波动建模。 - GJR-GARCH
特点：在 GARCH 基础上增加一个额外项来捕捉负收益率的杠杆效应，是 TGARCH 的一种变体。
适用场景：股票市场波动率的非对称建模。 - APARCH (非对称幂 ARCH)
特点：最一般化的 GARCH 类模型之一，允许波动率对冲击的反应存在非对称性和非线性性。
适用场景：灵活捕捉股票市场各种复杂的波动特征。 - NGARCH (非线性 GARCH)
特点：波动率方程采用非线性函数形式，能捕捉更复杂的波动动态。
适用场景：高波动或结构变化较大的股票市场。 - FIGARCH (分数积分 GARCH)
特点：允许波动率具有分数阶的记忆性，介于短期记忆（标准 GARCH）和长期记忆（IGARCH）之间。
适用场景：股票市场中长期波动的持续性分析。 - GARCH-M (GARCH-in-Mean)
特点：将波动率作为解释变量加入均值方程，用于检验风险与收益的关系（例如风险溢价是否存在）。
适用场景：股票收益率的均值和波动率联合建模。 - 多元 GARCH 模型
例子：BEKK-GARCH、DCC-GARCH、CCC-GARCH
特点：同时对多个股票或资产的波动率及相关性进行建模。
适用场景：投资组合分析、对冲策略或市场间波动传导研究。
实际应用建议
基础选择：如果只需捕捉波动聚类，GARCH(1,1) 通常是起点。
非对称效应：若关注杠杆效应，优先考虑 EGARCH 或 GJR-GARCH。
多资产分析：使用 DCC-GARCH 等多元模型分析股票间的相关性动态。
在你的案例中，原始输出使用的是标准 GARCH(1,1) 模型，但根据股票数据的特性（如非对称性、长记忆性），可能需要选择更合适的变体。