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This assumption is known as homoskedasticity. But financial data known as a time series has periods of high and low volatility, with periods of high volatility often clustering together. This is known as heteroskecadicity. In reference to modeling fitting, this means the residuals vary in magnitude. Volatility clustering means the data is auto correlated. GARCH is a statistical tool that helps predict the residuals in k data.

If we want to predict stock prices for the next day, the mean is usually a safe starting point. But the mean treats each day with the same weight. However, this method does not capture any data older than a year, and the weighting is rather arbitrary. The ARCH model, however, varies weights on each residual such that the best fit is obtained.

GARCH 1,1 is defined by the following equation. This is not a magic wand, and financial analysts should be use the approach with a high degree of caution. Given the appropriate circumstance, the predicted variance can greatly differ from the actual variance. Techniques such as the Ljung box text are used to determine if any autocorrelation remains in the residuals.

I understand that I take a data column a column yields and then?? Not sure if I understand your question. I have the same question. Can you please provide with a step by step process to compute those values? But when calculating the implied volatility I changed B collum to use return so the data will be I 0.

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