【摘 要】
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引入随机环境对非线性时间序列GARCH模型干扰，将GARCH模型的常数参数拓广为参数是一马尔可夫链函数的MSGARCH模型，并讨论了该模型的极限行为，给出了该模型以几何速率收敛的充分
【机 构】
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海南师范大学数学与统计学院,92829部队
【基金项目】
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海南师范大学青年教师科研资助项目（HSQN0602）
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引入随机环境对非线性时间序列GARCH模型干扰，将GARCH模型的常数参数拓广为参数是一马尔可夫链函数的MSGARCH模型，并讨论了该模型的极限行为，给出了该模型以几何速率收敛的充分条件，这种拓广能更好的拟合现实世界中的诸多实际问题，同时，推广了自回归条件异方差模型，增强了模型的适应性，能够更好的拟合金融市场中价格行为波动的现象。
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