EGARCH模型
波动性聚类的指数、广义、自回归、条件异方差模型
如果同等规模的正冲击和负冲击不对称地导致了波动性，那么您可以使用EGARCH模型对创新过程建模，并包含杠杆效应。有关如何使用EGARCH模型对波动率聚类进行建模的详细信息，请参阅egarch。
应用程序
| 计量经济学建模师 | 分析并建立计量经济学时间序列模型 |
功能
例子及如何
创建模型
创建EGARCH模型egarch或计量经济学建模应用程序。
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。
建立每日德国马克/英镑汇率的条件方差模型。
创建一个复合的条件均值和方差模型。
模型与数据的拟合
交互地指定和匹配GARCH、EGARCH和GJR模型到数据。然后，通过比较拟合统计数据，确定最适合数据的模型。
估计一个复合条件均值和方差模型。
通过执行残差诊断，将数据拟合到GARCH模型后，交互式地评估模型假设。
从拟合的条件方差模型中推断条件方差。
将两个相互竞争的条件方差模型与数据拟合，然后使用似然比检验比较它们的拟合。
用AIC和BIC比较几种条件方差模型的拟合情况。
将变量导出到MATLAB®工作空间，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，记录您的活动时间序列和计量经济学建模应用程序会话中估计的模型。
生成最小均方误差预测
使用拟合条件方差模型预测德国马克/英镑汇率。
综合条件均值和方差模型的预测响应和条件方差。
比较基于模拟的预测和基于MMSE的预测，以评估偏差。
概念
计量经济学建模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。
使用计量经济学建模器为时间序列模型估计指定滞后操作多项式术语。
了解关于波动性聚类的模型。
了解如何对条件方差模型执行最大似然。
在使用已知参数值进行估计时约束模型。
指定预采样数据来初始化模型。
为估计指定初始参数值。
通过指定可选的优化选项来排除评估问题。
学习蒙特卡罗模拟。
了解模拟的预样本需求。
学习蒙特卡罗预测。
学习MMSE预测。
你也可以从以下列表中选择一个网站:
