在GARCH出现前,我们都是对变量的条件均值进行研究，要求误差项具有同方差性，如果是异方差要找出原因，通过GLS等方法进行修正，而GARCH模型是专门对变量的方差进行研究，这个方法目前应用最广泛的领域是金融领域。该方法推出后不断得到改进，并且衍生出了一个GARCH模型簇，对于GARCH模型的估计是采用极大似然估计，这种估计方法最重要的假定是误差项的分布，正是由于各种不同的分布假设才产生了基于不同分布假设的GARCH模型，使得GARCH模型的应用越来越成熟。并且出现了多变量GARCH模型，关于这个模型的介绍一般教材介绍的还比较少。

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