GARCH模型
如果正冲击和负冲击对波动性的贡献相同，那么可以使用GARCH模型对创新过程进行建模。有关如何使用GARCH模型建模波动性聚类的详细信息，请参见加油。
应用
| 计量计量仪器 | 分析和模型计量时间序列 |
职能
例子和如何做
创建模型
创建GARCH模型使用加油或econometricmodeler应用。
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。
为每日的德国马克/英镑汇率创建一个条件方差模型。
创建复合条件均值和方差模型。
适合数据
使用计量计量模型应用程序选择Garch模型的Arch LAG
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。
交互式地指定和拟合GARCH, EGARCH和GJR模型到数据。然后通过比较拟合统计量，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后的模型假设。
从拟合条件方差模型推断有条件的差异。
对数据拟合两个竞争的条件方差模型，然后使用似然比检验比较它们的拟合。
使用AIC和BIC比较几种条件方差模型的配合。
导出变量到MATLAB®工作空间，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，或者在计量计量的Modeler App会话中生成在时间序列和估计模型上记录活动的报告。
生成蒙特卡罗模拟
模拟条件方差模型。
在有或没有指定前样本数据的情况下，用GARCH过程进行模拟。
从复合条件平均值和方差模型模拟响应和条件差异。
概念
econometricmodeler应用程序是一个可视化和分析单变量时间序列数据的交互式工具。
使用计量经济建模器为时间序列模型估计指定滞后算子多项式项。
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。
指定预先列出数据以初始化模型。
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。
了解对模拟的预先要求。
了解蒙特卡罗预测。
了解MMSE预测。
你也可以从以下列表中选择一个网站:
