将数据导入计量模型

在命令行中，加载Data_FXRates.mat数据集。

负载Data_FXRates

转换表数据表一个时间表:

DataTable.Properties.RowNames = {};日期= datetime(日期,“ConvertFrom”，“datenum”，．..“格式”，“ddMMMyyyy”，“场所”，“en_US”）;DataTable = table2timetable(数据表,“RowTimes”、日期);

在命令行中，打开计量经济学建模师应用程序。

econometricModeler

或者，从应用程序库打开应用程序(见计量经济学建模师)．

进口数据表为应用程序:

所有的时间序列变量数据表出现在时间序列窗格中，所有序列的时间序列图将出现在时间序列图(AUD)图窗口。

情节系列

通过双击来绘制瑞士法郎的汇率瑞士法郎时间序列时间序列窗格。

突出经济衰退时期:

的瑞士法郎级数似乎具有随机趋势。

稳定系列

稳定瑞士法郎汇率通过应用第一个差异瑞士法郎．

这个级数看起来是稳定的，但它表现出波动性聚类。

评估是否存在条件异方差

采用恩格尔ARCH检验对稳定的瑞士法郎汇率序列进行条件异方差检验。运行测试假设有一个ARCH(1)可选模型，然后再次运行测试假设有一个ARCH(2)可选模型。将各检验的显著性水平降低到0.05/2 = 0.025，保持总体显著性水平为0.05。

测试结果显示在结果表的拱(CHFDiff)文档。

检验拒绝了对备选模型没有ARCH效应的原假设。这一结果建议指定条件方差模型CHFDiff包含至少两个ARCH滞后。具有两个ARCH滞后的条件方差模型与具有一个ARCH滞后和一个GARCH滞后的模型局部等效。考虑GARCH(1,1)、EGARCH(1,1)和GJR(1,1)模型CHFDiff．

估计GARCH模型

指定一个GARCH(1,1)模型并使其适合CHFDiff系列。

模型变量GARCH_CHFDiff出现在模型窗格中，其值将显示在预览窗格，其估计摘要将出现在模型总结(GARCH_CHFDiff)文档。

指定和估计EGARCH模型

指定一个EGARCH(1,1)模型，在第一次滞后时包含一个杠杆项，并将模型拟合到CHFDiff系列。

模型变量EGARCH_CHFDiff出现在模型窗格中，其值将显示在预览窗格，其估计摘要将出现在模型总结(EGARCH_CHFDiff)文档。

指定和估计GJR模型

指定一个GJR(1,1)模型在第一次滞后时包含一个杠杆项，并将模型拟合到CHFDiff系列。

模型变量GJR_CHFDiff出现在模型窗格中，其值将显示在预览窗格，其估计摘要将出现在模型总结(GJR_CHFDiff)文档。

选择模型

选择样本内拟合最精简的模型。基于生成最小赤池信息标准(AIC)的模型进行决策。表中显示了估计模型的AIC拟合统计量，如拟合优度部分的估计总结每个模型。

GJR(1,1)模型产生最小的BIC值。因此，在所有的估计模型中，它具有最好的简约样本内拟合。