1、garch模型的基本假设？
答：garch模型本质上是为时间序列的波动率而建模的，是对时间序列增加一个动态方程，来刻画资产收益率的条件异方差随时间的演变规律；基本假设是扰动项是不存在序列（历史数据）相关性，但是不独立的，扰动项可以用其平方项来描述；
2、garch模型输出什么？
答：单独的garch模型输出当期的扰动项的值；
3、条件异方差性的中异代表什么？
答：条件方差的异代表随着时间不断的改变，仅管条件方差参数恒定，但波动率仍然是随着时间变化的；
garch模型的公式：
个人理解：从机器学习的角度而言，金融时间序列模型由于用线性回归模型无法充分的挖掘内部的非线性相关性，所以针对其特征的数据特征而刻画的一个更好的模型；