主要内容
加油模型
挥发性聚类的广义，自回归，条件异质型模型
如果同等幅度的正和负震动同样贡献到波动，那么您可以使用GARCH模型进行创新过程。有关如何使用GARCH模型模拟波动率聚类的详细信息，请参阅加油。
应用
| 经济型橱柜 | 分析和模型计量时间序列 |
职能
例子和如何
创建模型
使用Garch模型使用加油或计量的Moderser应用程序。
使用点表示法更改可修改的模型属性。
指定高斯或T分布式创新过程。
为每日Deutschmark /英镑外汇汇率创建条件方差模型。
创建复合条件均值和方差模型。
适合数据
使用经济学模型应用程序选择Garch模型的Arch Lags
交互式选择适当数量的Arch和Garch LAG，用于日常Deutschmark /英镑外汇汇率的GARCH模型。
以数据交互指定和适合GARCH，EGRCH和GJR模型。然后，通过比较拟合统计数据来确定最适合数据的模型。
估计复合条件均值和方差模型。
通过执行残差诊断，交互方式评估拟合数据到加油模型后的模型假设。
从拟合条件方差模型推断有条件的差异。
适用于数据的两个竞争，条件方差模型，然后使用似然比测试进行比较它们的配合。
使用AIC和BIC比较若干条件方差模型的配合。
将变量导出到MATLAB®工作区，生成纯文本和实时函数，可返回应用程序会话中估计的型号，或者在计量计量模型应用程序会话中生成在时间序列和估计模型上记录您的活动的报告。
概念
计量计量Modeler应用程序是一种用于可视化和分析单变量时间序列数据的交互式工具。
使用计量常调器指定时间序列模型估计的滞后操作多项式术语。
了解占挥发性聚类的模型。
了解有条件方差模型进行最大可能性的最大可能性。
在使用已知参数值的估计期间约束模型。
指定预先列为数据以初始化模型。
指定估计的初始参数值。
通过指定备用优化选项来解决估计问题。
了解蒙特卡罗模拟。
了解模拟的预先要求。
了解蒙特卡罗预测。
了解MMSE预测。
您还可以从以下列表中选择一个网站：
