EGARCH模型
波动率聚类的指数、广义、自回归、条件异方差模型
如果等量的正面和负面冲击不对称地导致波动，那么您可以使用EGARCH模型对创新过程进行建模，并包括杠杆效应。有关如何使用EGARCH模型对波动率聚类建模的详细信息，请参见egarch。
应用程序
| 计量经济学建模师 | 分析计量经济时间序列并建立模型 |
功能
主题
创建模型
- 交互式地指定单变量滞后算子多项式
使用计量经济建模器指定时间序列模型估计的单变量滞后算子多项式项。 - 指定EGARCH模型
使用创建EGARCH模型egarch或者econometricmodeler应用程序。 - 修改条件方差模型的属性
使用点表示法更改可修改的模型属性。 - 指定条件方差模型创新分布
指定高斯或t分布的创新过程。 - 指定汇率的条件方差模型
为每日德国马克/英镑外汇汇率创建一个条件方差模型。 - 指定条件均值和方差模型
创建一个复合条件均值和方差模型。 - 条件方差模型
了解解释波动率聚类的模型。
模型与数据拟合
- 使用计量经济建模器分析时间序列数据
交互式可视化和分析单变量或多变量时间序列数据。 - 比较条件方差模型拟合统计使用计量经济模型应用程序
交互地指定GARCH、EGARCH和GJR模型，并将其适合数据。然后，通过比较拟合统计量，确定最适合数据的模型。 - 估计条件均值和方差模型
估计一个复合条件均值和方差模型。 - 使用计量经济模型应用程序执行GARCH模型残余诊断
通过执行剩余诊断将数据拟合到GARCH模型后，交互式地评估模型假设。 - 推断条件方差和残差
从拟合的条件方差模型推断条件方差。 - 条件方差模型的似然比检验
拟合两个相互竞争的条件方差模型到数据，然后使用似然比检验比较它们的拟合。 - 比较使用信息标准的条件方差模型
用AIC和BIC比较几种条件方差模型的拟合。 - 分享计量经济模型应用程序会议的结果
导出变量到MATLAB®工作区，生成纯文本和活动函数，返回在应用程序会话中估计的模型，或生成报告，记录您在时间序列上的活动和在econometretresmodeler应用程序会话中估计的模型。 - 条件方差模型的极大似然估计
了解如何为条件方差模型进行最大似然。 - 不等式约束条件方差模型估计
在估计过程中使用已知参数值约束模型。 - 条件方差模型估计的预样本数据
指定预采样数据来初始化模型。 - 条件方差模型估计的初始值
指定用于估计的初始参数值。 - 条件方差模型估计的优化设置
通过指定可选的优化选项来解决估计问题。
生成蒙特卡罗模拟
- 模拟条件方差模型
模拟一个条件方差模型。 - 模拟条件均值和方差模型
从复合条件均值和方差模型模拟响应和条件方差。 - 条件方差模型的蒙特卡罗模拟
了解蒙特卡罗模拟。 - 条件方差模型模拟的预样本数据
了解模拟的预样要求。
生成最小均方误差预测
- 预测一个条件方差模型
运用拟合的条件方差模型预测德国马克/英镑汇率。 - 预测条件均值和方差模型
从复合条件均值和方差模型预测响应和条件方差。 - 使用模拟评估EGARCH预测偏差
将基于模拟的预测与MMSE预测进行比较，以评估偏差。 - 条件方差模型的蒙特卡罗预测
了解蒙特卡罗预测。 - 条件方差模型的MMSE预测
了解MMSE预测。
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