Modelo de series de tiempo ARCH

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Resumen del modelo de series de tiempo ARCH/GARCH:
El modelo ARCH (Autoregressive Conditional Heteroscedasticity) y su extensión GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity) son técnicas utilizadas para modelar la volatilidad de una serie de tiempo, especialmente en los mercados financieros.
Estos modelos se utilizan cuando se observa heteroscedasticidad condicional, es decir, cuando la varianza de los errores de la serie de tiempo depende de valores previos de los errores. El modelo ARCH/GARCH permite capturar y modelar la volatilidad cambiante a lo largo del tiempo.
El modelo ARCH estima la varianza condicional de los errores utilizando una combinación de términos autoregresivos y términos de media móvil de los errores al cuadrado. El modelo GARCH extiende el modelo ARCH al incluir términos autoregresivos y términos de media móvil tanto para la varianza condicional como para los errores al cuadrado.
El modelo ARCH/GARCH es ampliamente utilizado en el análisis financiero y la gestión de riesgos, ya que permite capturar y modelar la volatilidad de los precios de los activos financieros y estimar el riesgo asociado a estas variaciones.