위의 실증분석을 위한 방법론으로 앞에서 언급하였듯이 본 논문에서는 거시경제변수들의 평균과 분산(변동성)을 동시에 측정할 수 있는 GARCH모델을 활용하고자 한다(Engle 1982; Bollerslev 1986). GARCH모델은 과거의 어떤 외부적 충격(변동성)이 현재의 변동성에 영향을 주는 경우에 적합한 모델로서 시계열 변수를 활용한 변동성 측정모델로 많이 활용된다. 또한 이 모델은 변동성이 시간 가변적(time varying)이고 이전 기간의 변동성에 의존하는 시계열 변수의 평균 및 분산을 추정하는 데 유용하다고 알려져있다. 실제로 다수의 시계열 분석 관련 연구에서 경제변수의 통계적 특성이 정규분포에서 벗어나있고, 이러한 통계적 특성은 자기회귀적(autoregressive) 분산을 포함하고 있는 GARCH모델을 통해 적절하게 설명될 수 있음을 보여주었다(Salman and Salih 1999; Gouriéroux 1997; Makenzie 1997; Heynen and Kat 1994; Noh and Kane 1994). 
변동성이 시간 가변적이고 시계열 변수를 활용한 변동성 측정모델로 많이 활용되는 모델은 뭐야
GARCH모델