总结

显示条件方差模型的估计结果

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语法

总结（MDL）

结果=总结(Mdl)

描述

示例

总结（Mdl）显示条件方差模型的概要Mdl。

如果Mdl是否返回估计模型估价那么总结打印估计结果到MATLAB^®命令窗口。该显示器包括一个估计总结和参数估计值的表与对应的标准误差，T.统计数据,P.- 值。估计摘要包括拟合统计，如赤池信息量准则（AIC）。
如果Mdl是一种不可估量的模型由归国GARCH那egarch或者gjr那么总结打印标准对象显示（同一显示模型创建期间打印）。

示例

结果=总结(Mdl）返回下列变量之一，并且不打印到命令窗口。

如果Mdl是估计的模型，然后结果是一个包含估计结果的结构。
如果Mdl那么，这是一个未经估计的模型吗结果是A.GARCH那egarch或者gjr的模型对象Mdl。

例子

崩溃

显示估计结果

打开生活的脚本

使用模拟数据打印估计GARCH模型的结果。

用已知参数值的GARCH(1,1)模型模拟数据。

Mdl0 = garch (“不变”，0.01％，'GARCH'，0.8，'ARCH', 0.14);rng“默认”;%的再现性[V，Y] =模拟（Mdl0,100）;

对模拟数据拟合GARCH(1,1)模型。抑制估计显示。

MDL = GARCH（1,1）;EstMdl =估计（MDL，Y，“显示”那“关闭”）;

显示的估计总结。

总结（EstMdl）

GARCH（1,1）的条件方差模型（高斯分布）有效样本规模：估计的参数100数：3对数似然：-96.5255 AIC：199.051 BIC：206.866值StandardError的TStatistic p值_______ _____________ __________ __________常数0.0167 0.016508 1.0117 0.31169 GARCH {1} 0.77263 0.07769 9.945 2.6523e-23 ARCH {1} 0.19169 0.075068 2.5535 0.010664

从估计模型中提取估计结果

打开生活的脚本

通过传递一个EGARCH模型模板和数据来估计几种模式估价。改变ARCH和GARCH滞后的模型之间的号码。从估算结果提取AIC，并选择该拟合统计最小化模型。

从EGARCH（0,1）模型模拟的数据与已知的参数值。

Mdl0 = egarch (“不变”，0.01％，'ARCH'，0.75，“杠杆”，-0.1）;RNG（2）;%的再现性[~ Y] =模拟(Mdl0,100);

为了确定ARCH和GARCH滞后的数量，创建和评估多个EGARCH模型。改变GARCH和ARCH滞后的数量（P.和问：，分别)。排除以下情况P.= 1,问：= 0，因为GARCH滞后的存在需要ARCH滞后的存在。禁止所有估计的显示器。从估算结果中提取出的AIC。现场AIC.存储AIC。

PQ = [0 0;0 1;1 1];AIC =零（大小（PQ，1），1）;预分配％对于Mdl = egarch(pq(j,1)，pq(j,2));EstMdl =估计（MDL，Y，“显示”那“关闭”）;结果=总结(EstMdl);AIC (j) = results.AIC;结束

比较模型之间的AIC值。

[minAIC，bestidx] =分钟（AIC，[]，1）;bestPQ = PQ（bestidx，:)

bestPQ =1×20 1

最佳拟合模型是EGARCH（0,1）模型，因为其对应的AIC是最低的。这种模式也有用于模拟数据模型的结构。

输入参数

崩溃

`Mdl`-条件方差模型
`GARCH`模型对象|`egarch`模型对象|`gjr`模型对象

条件方差模型，指定为GARCH那egarch或者gjr返回的模型对象估价那GARCH那egarch或者gjr。

输出参数

崩溃

`结果`- 模型汇总
结构阵列|`GARCH`模型对象|`egarch`模型对象|`gjr`模型对象

模型概要，返回为结构阵列或GARCH那egarch或者gjr模型对象。

如果Mdl是估计的模型，然后结果是包含该表中字段的结构数组。

田野	描述
`描述`	模型概要描述（字符串）
`SampleSize`	有效样本量(数字标量)
`NumEstimatedParameters`	估计参数数(数值标量)
`LogLikelihood`	优化对数似然值(数值标量)
`AIC.`	赤池信息准则（数字标）
`BIC.`	贝叶斯信息准则(数字标量)
`表格`	模型参数的最大似然估计与相应的标准误差，T.统计（估计除以标准误差），和P.值(假设正常);包含与模型参数相对应的行的表