Tính bền và bộ nhớ dài trong GARCH Persistence and long memory in GARCH models Giới thiệu Chào các bạn đã quay trở lại! Trong các bài học trước, chúng ta đã khám phá các mô hình GARCH từ tiêu chuẩn, bất đối xứng đến phi tuyến. Một điểm chung bạn có thể nhận thấy khi ước lượng các mô hình này trên dữ liệu tài chính thực tế là tổng của các hệ số ARCH và GARCH ($\alpha_1 + \beta_1$) thường có giá trị rất gần 1 (ví dụ: 0.98 hoặc 0.99). Hiện tượng này được gọi là “tính bền” (persistence) cao của biến động. Nó ngụ ý rằng tác động của một cú sốc lên biến động sẽ suy giảm rất chậm theo thời gian, hay nói cách khác, biến động có “trí nhớ rất dài”. Trong bài học này, chúng ta sẽ đi sâu vào việc tìm hiểu và mô hình hóa hiện tượng quan trọng này. Chúng ta sẽ bắt đầu với trường hợp cực đoan nhất: mô hình GARCH Tích hợp (Integrated GARCH – IGARCH), …