《表5 互联网货币基金收益率序列的均值模型》

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《基于GARCH-VaR模型的互联网货币基金风险分析》

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通过自相关检验，得知序列存在着显著的相关性，所以适合建立自回归条件异方差模型即GARCH模型[9]。通过估计模型AR、MA、ARMA，选择1—26的滞后期，检验残差值的自相关性及AIC的值，最后确定10只互联网货币基金收益率的均值模型，如表5所示。