ARCH and GARCH models are estimated using the:

Mô hình ARCH (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) và GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) được ước lượng bằng phương pháp ước lượng khả năng cực đại (Maximum Likelihood Estimation - MLE). * **Phương pháp ước lượng khả năng cực đại (MLE):** MLE là một phương pháp thống kê được sử dụng để ước lượng các tham số của một mô hình thống kê. Trong trường hợp của mô hình ARCH và GARCH, MLE được sử dụng để tìm các giá trị tham số mà tối đa hóa hàm khả năng (likelihood function) của dữ liệu quan sát được. Hàm khả năng đo lường mức độ phù hợp của mô hình với dữ liệu. * **Tại sao OLS không phù hợp:** OLS (Ordinary Least Squares) giả định rằng phương sai của sai số là không đổi (homoskedasticity). Mô hình ARCH và GARCH được thiết kế để xử lý phương sai thay đổi (heteroskedasticity), do đó OLS không phải là phương pháp ước lượng thích hợp. * **DOLS (Dynamic Ordinary Least Squares):** DOLS là một kỹ thuật được sử dụng trong các mô hình đồng tích hợp, không liên quan trực tiếp đến việc ước lượng các mô hình ARCH/GARCH. * **VAR (Vector Autoregression):** VAR là một mô hình kinh tế lượng để nắm bắt sự phụ thuộc tuyến tính giữa nhiều chuỗi thời gian. VAR không được sử dụng để ước lượng trực tiếp các mô hình ARCH/GARCH.