“AMD正在向物理定律发起挑战。按照一般规律，芯片运行速度越快，房间的温度就会越高，因此，要使数据中心的室温凉爽就需要消耗更多的电能。但是，采用了AMD 64技术，我们不仅处理速度提高了5倍，而且占用空间更小、能耗成本更低。”

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本文研究了可再生能源ETF和不可再生能源ETF的能源交易基金（ETF）的市场效率。 我们采用GARCH建模方法来研究ETF波动率的长期依赖性。 具体而言，我们估计了Baillie等人提出的FIGARCH模型。 （1996）使用每日收益。 我们发现所有ETF中都存在长时记忆依赖的证据，这表明所有正在研究的指数都是弱形式的低效率。 结果还表明，在可再生能源ETF和不可再生能源ETF的所有ETF中，波幅均具有可预测的结构，这表明了国际投资者的多元化潜力。

有效和规范的资本市场可以被视为经济体可持续金融发展的前提。 为了提高股票市场的效率并减少不确定性，决策者必须采用波动率度量。 本文的主要目的是检验各种模型的相对能力，以预测未来的波动率，并设计适当的波动率模型以捕捉达卡证券交易所（DSE）股票收益的波动性。 通过利用从2001年11月27日到2013年7月31日的每日数据，发现从波动持续性的角度来看，MA（2）-GARCH（2，1）由于样本内和样本外准确性均更好。 相反，从捕获非对称效果的角度来看，MA（2）-EGARCH（1，3）更好。 因此，没有明确的获胜者，因此该决定应取决于有关人员的目的。

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在本文中，我们使用斯德哥尔摩证券交易所的每日股票收益率来检查其波动性。 因此，我们不仅估计GARCH（1,1）对称模型，而且估计具有不同残差分布的非对称模型EGARCH（1,1）和GJR-GARCH（1,1）。 波动率模型的参数使用Marquardt算法（Marquardt [1]）通过最大似然（ML）进行估算。 调查结果表明，在这个市场上，负面冲击比正面冲击影响更大。 同样，用于预测收益的指数表明，带有t型学生的ARIMA（0,0,1）-EGARCH（1,1）模型可以更精确地预测斯德哥尔摩证券交易所的波动率和预期收益。

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