GARCH模型（廣義自回歸條件異方差模型）是對傳統時間序列分析的一個重要貢獻，它解決了傳統計量經濟學中關於時間序列方差恆定的假設問題。GARCH模型是ARCH（自回歸條件異方差）模型的擴展，由Bollerslev在1986年發展起來，主要用於金融領域，尤其是在風險管理、衍生品定價和波動性預測等方面發揮著重要作用。
GARCH模型的核心思想是利用過去的波動性信息來預測未來的波動性，它通過引入對過去波動性的滯後項來捕捉波動性的自回歸特性。該模型能夠反映出時間序列數據中的波動性聚集效應，即大的波動後面往往跟著大的波動，小的波動後面跟著小的波動。
GARCH模型的優點包括其相對簡單性、易於實現以及在金融領域的廣泛套用。然而，它也有一些局限性，比如對數據的平穩性和正態性假設有較高要求，以及對模型參數估計的複雜性。
此外，GARCH模型還有幾種變體，如非對稱GARCH模型（如TGARCH和EGARCH），它們能夠更好地捕捉金融時間序列中的非對稱性，即正負衝擊對波動性的不同影響。還有IGARCH模型，它主要關注長期記憶性和波動性的持續性。
總的來說，GARCH模型是一種強大的工具，可以幫助投資者和交易員更好地理解和預測市場的波動性，從而進行更有效的風險管理。