金融波动率的多模型建模研究：GARCH族与HAR模型的Python实现与对比分析

金融资产波动率建模在现代金融工程中具有重要地位，其应用涵盖风险管理、衍生品定价和投资组合优化等核心领域。本文着重探讨三种主流波动率建模方法：广义自回归条件异方差模型(GARCH)、Glosten-Jagannathan-Runkle-GARCH模型(GJR-GARCH)以及异质自回归模型(HAR)。本文将系统阐述这些模型的理论基础，并基于标准普尔500指数ETF(SPY)的实际交易数据进行实证分析。