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显示条件方差模型的估计结果
总结(Mdl)
结果=总结(Mdl)
例子
总结(Mdl)显示条件方差模型的一个总结Mdl。
Mdl
如果Mdl是一个估计模型返回的估计,然后总结输出评估结果以MATLAB®命令窗口。显示器包括一个评估总结表的参数估计与相应的标准误差,t统计数据,p值。估计摘要包括合适的统计数据,如Akaike信息准则(AIC)。
估计
总结
如果Mdl返回的是一个unestimated模型garch,egarch,或gjr,然后总结打印标准对象显示(在模型创建相同的显示打印)。
garch
egarch
gjr
结果=总结(Mdl)返回的变量和不打印命令窗口。
结果
如果Mdl估计模型,然后呢结果是一个结构,它包含估计结果。
如果Mdl是一个unestimated模型呢结果是一个garch,egarch,或gjr等于模型对象Mdl。
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打印的结果估计GARCH模型使用模拟数据。
模拟数据GARCH(1,1)模型与已知的参数值。
Mdl0 = garch (“不变”,0.01,“四国”,0.8,“拱”,0.14);rng“默认”;%的再现性[V, Y] =模拟(Mdl0,100);
适合GARCH(1,1)模型来模拟数据。抑制估计显示。
Mdl = garch (1,1);EstMdl =估计(Mdl Y“显示”,“关闭”);
显示一个评估总结。
总结(EstMdl)
GARCH(1,1)条件方差模型(高斯分布)有效样本大小:100数量的估计参数:3 LogLikelihood: -96.5255 AIC: 199.051 BIC: 206.866价值StandardError TStatistic PValue _________________ _____ __________常数0.0167 0.016508 1.0117 0.31169 GARCH {1} 0.77263 0.07769 9.945 2.6522 e-23弓{1}0.19169 0.075068 2.5535 0.010664
估计几个模型通过一个EGARCH模型模板和数据估计。不同数量的拱门和GARCH模型中滞后。从评估结果中提取AIC,选择合适的统计模型,最大限度地减少。
模拟数据从一个EGARCH(0,1)模型与已知的参数值。
Mdl0 = egarch (“不变”,0.01,“拱”,0.75,“杠杆”,-0.1);rng (2);%的再现性[~ Y] =模拟(Mdl0,100);
确定拱的数量和GARCH滞后,创建和估计多个EGARCH模型。不同数量的GARCH和拱滞后(p和问分别)模型从0到1之间的滞后。排除的情况p= 1,问= 0因为GARCH滞后的存在需要拱滞后的存在。抑制所有的估计显示。从评估结果中提取AIC结构。这个领域另类投资会议存储另类投资会议。
另类投资会议
pq = [0 0;0 1;1 1];AIC = 0(大小(pq, 1), 1);%预先配置为j = 1:尺寸(pq, 1) Mdl = egarch (pq (j, 1), pq (j, 2));EstMdl =估计(Mdl Y“显示”,“关闭”);结果=总结(EstMdl);AIC (j) = results.AIC;结束
比较之间的AIC值模型。
[minAIC, bestidx] = min (AIC, [], 1);bestPQ = pq (bestidx:)
bestPQ =1×20 1
最好的拟合模型是EGARCH(0, 1)模型,因为它相应的AIC是最低的。这个模型也有模型用于模拟数据的结构。
条件方差模型,指定为一个garch,egarch,或gjr模型对象返回的估计,garch,egarch,或gjr。
模型总结,作为一个结构数组或一个返回garch,egarch,或gjr模型对象。
如果Mdl估计模型,然后呢结果是一个结构数组包含这个表的字段。
描述
SampleSize
NumEstimatedParameters
LogLikelihood
BIC
表
如果Mdl是一个unestimated模型呢结果是一个条件方差模型对象=Mdl。
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