1樓：Eli Jiang
EGARCH可以看我Eli Jiang：EGARCH與GARCH的區別？的回答，
IGARCH的提出是為了簡化模型，因為在實際運用中，大家經常發現GARCH(1,1)中的兩個係數和加起來非常接近1，乾脆直接用乙個引數就行了。
GARCH-M 意思是GARCH-in-Mean，是Engle, Lilien, and Robbins (1987)為了拓展Engle的ARCH模型而提出的，主要在於提供了模型風險溢價的一種方式。
也就是說，GARCH-M模型把收益率的波動放入了對收益率本身的建模，而GARCH\IGARCH\EGARCH等等還是對收益率的波動建模，
這裡的 就是收益率了，所以可以看到是吧波動率的乙個函式放到了收益率中，而實際中有不同 的選取形式，比如 ,最常用的還是前者，直接把波動率放進去。
2樓：Wayne
EGARCH:
兩個優點： 1.解決了leverage effect：正面與負面的影響產生的結果不一樣。
2.不需要對引數進行限制，因為是ln的原因，其實是引數是負數，variance也一定是正的,但是在一般的garch模型裡面，我們需要對引數進行限制，以防得到的variance是負數
GARCH-M：GARCH IN MEAN
在mean equation 裡面加入乙個variance的變數，原因：
資產投資領域，風險越大需要補償給消費者的投資回報率也越大。因而這個風險(variance)是會對回報率產生影響的，所以加進去。
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