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因此，我们不能使用简单的正态分布来预测和分析基本序列的变化。 此外，在
因此，我们不能使用简单的正态分布来预测和分析基本序列的变化。 此外，在传统的计算模型中，很容易忽略模型残差中包含的信息。 GARCH族模型可以解决这个问题，可以有效地处理和解决时间序列尖峰和粗尾的特征，并且可以很好地描述基序列的特征。
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Therefore, we cannot use a simple normal distribution to predict and analyze changes in the basic sequence. In addition, in traditional calculation models, it is easy to ignore the information contained in the model residuals. The GARCH family model can solve this problem, can effectively deal with and solve the characteristics of time series spikes and thick tails, and can describe the characteristics of the base sequence well.
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Therefore, we cannot use a simple normal distribution to predict and analyze changes in the basic sequence. In addition, in traditional computing models, it is easy to ignore the information contained in model residuals. GarCH family model can solve this problem, can effectively deal with and solve the characteristics of time series spikes and thick tails, and can describe the characteristics of the base sequence well.
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Therefore, we can not use simple normal distribution to predict and analyze the changes of basic series. In addition, in the traditional calculation model, it is easy to ignore the information contained in the model residuals. GARCH family model can solve this problem, can effectively deal with and solve the characteristics of time series spike and thick tail, and can well describe the characteristics of base sequence.<br>
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