ipo关于garch模型

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股票刚上市截取50天的收盘价格，可是时间序列不具有平稳性，不知道换其他什么模型，或者怎么解决在检验之前的问题

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关键词：GARCH模型 ARCH模型 GARCH ARCH IPO

常見的做法如下:
1.把它轉為報酬率。做法有:1.報酬率=(本期價格-前期價格)/前期價格*100%,或2.報酬率=ln(本期價格/前期價格)。轉為報酬率後,通常就會穩定了，當然,最好做"單位根檢定"以證明,您的序列真的穩定。
2.如果序列平穩了,接著,您得判斷序列的ARMA型態(即均數方程式),並對殘差進行序列相關檢測(Q統計量),常態JB檢定;
3.確定了均數模型後,產生殘差序列的平方值,以此判斷是否有ARCH型態的異質變異(透過Q2統計量或ARCH-LM統計量判斷);
4.如果存在異質變異,則對殘差變異數進行GARCH階次判斷,以建立變異數方程式(常為GARCH(1,1),但仍要檢驗異質變異仍存在);
5.再次檢測Q2統計量或ARCH-LM統計量以判斷異質變異是否已排除(藉此修正GARCH階次);
6.殘差通過q統計量,常態JB檢定;殘差平方通過Q2統計量(或ARCH-LM統計量),此時,模型才算建立完成。

求问，取对数这个也考虑过，那怎么推算价格的期望呢？可以留个联系方式吗？我主要围绕那个价格的期望展开的，目的就是求那个价格的期望

我不太清楚您的意思。我在做時間序列分析時,目的除了去解釋自變數與依變數的關係外,就是預測依變數未來走向，不太了解您所謂的依變數期望值。