先用简单的GARCH(1,1)当例子 y为一个整理过後的series，无ARMA项、平均为零的残差 y(t)=σ(t)*ε(t) ε(t)~N(0,1) σ(t)^2= m + a*y(t-1) + b*σ(t-1)^2 一般做simulation时，假设我们取得的是t=1~1000的资料 估出系数後令initial conditional variance = m/(1-a-b) 就可以开始模拟1001以後的数值 但在起始条件变异数这部分，如果我不想带入m/(1-a-b)这个动态均衡稳定值 而是改带入t=1000的条件变异数 σ(1000) 好让我整个模拟更一致的话，该怎麽找出 σ(1000) 的值呢? 我有想过 σ(1000)= y(1000)/ε(1000)，用蒙地卡罗的方式逼出σ(1000) 但万一innovation也就是ε(t)并非一般白噪音扰动 而是t分配、GED分配、或是skew-t分配时，这方法还能用吗... 请教一下版友怎麽处理这个问题，感谢 --

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