修改条件方差模型的性质
点符号
由garch，贝加奇,或GJR.具有分配给所有模型属性的值。要更改这些属性值，您不需要重构整个模型。您可以使用点符号来修改现有模型的属性值。也就是说，输入模型名，然后是属性名，用“。”(一段时间)。
例如，从此模型规范开始：
Mdl = garch (1,1)
MDL =带有物业的GARCH：“GARCH（1,1）条件方差模型（高斯分布）”分布：名称=“高斯”P：1 Q：1常数：南加赫：{nan}在Lag [1]拱门：{nan}在Lag [1]偏移量：0
默认模型没有平均偏移量，所以抵消属性没有出现在模型输出中。但是，该属性存在:
抵消= Mdl。抵消
offset = 0.
修改模型，添加一个未知的平均偏移项:
Mdl。抵消=南
MDL =带有物业的GARCH：“GARCH（1,1）条件方差模型具有偏移量（高斯分布）”分布：名称=“高斯”P：1 Q：1常数：南加赫：{nan}在Lag [1]拱门：{nan}在Lag [1]偏移：南
抵消现在出现在模型输出中，使用更新的非零值。
请注意，每个模型属性都有一个数据类型。您对属性值的任何修改都必须与属性的数据类型一致。例如,GARCH和拱(和杠杆作用为贝加奇和GJR.模型)都是细胞载体。这意味着您必须使用单元格数组语法对它们进行索引。
例如，从以下模型开始:
gjrmdl = gjr（1,1）
GJRMDL = GJR具有属性：描述：“GJR（1,1）条件方差模型（高斯分布）”分布：名称=“高斯”P：1 Q：1常数：南加赫：{Nan}在Lag [1]拱：{nan}在Lag [1]杠杆：{nan}在Lag [1]偏移：0
的属性值GARCH,分配GARCH一个单元阵列。在此，分配已知的GARCH系数值：
gjrmdl.garch = {0.6,0.2}
描述:“gjr(2,1)条件方差模型(高斯分布)”分布:Name = "Gaussian" P: 2 Q: 1 Constant: NaN GARCH: {0.6 0.2} at lag [1 2] ARCH: {NaN} at lag [1] Leverage: {NaN} at lag [1] Offset: 0
更新的型号现在具有两个GARCH术语（滞后1和2），具有指定的平等约束。
类似地，的数据类型分布是一个数据结构。默认数据结构只有一个字段，的名字,价值'高斯'．
= GJRMdl分布。分布
分布=结构与字段：名称:“高斯”
修改创新分配，分配分布新名称或数据结构。数据结构最多可包含两个字段，的名字和景深．第二个领域对应于学生的自由度t分布，只需要如果的名字的值“t”．
指定一个学生的t自由度未知的分布，进入:
gjrmdl.distribution =.“t”
GJRMDL = GJR具有属性：描述：“GJR（2,1）条件方差模型（T分布）”分布：名称=“T”，DOF = NaN P：2 Q：1常数：南加赫：{0.6 0.2}滞后[1 2]拱门：{nan}在Lag [1]杠杆：{nan}滞后[1]偏移：0
更新的型号有一个学生的t分布与南的自由度。指定一个t八自由度分布，即:
gjrmdl.distribution =.struct(“名字”，“t”，'DOF', 8)
描述:“gjr(2,1)条件方差模型(t分布)”分布:Name = "t"， DoF = 8 P: 2 Q: 1 Constant: NaN GARCH: {0.6 0.2} at lag [1 2] ARCH: {NaN} at lag [1] Leverage: {NaN} at lag [1] Offset: 0
对模型中的自由度属性进行了更新。请注意,景深领域的分布不能直接分配。例如,gjrmdl.distribution.dof = 8.不是有效的转让。但是，你可以获得单独的字段:
分布= gjrmdl.distribution.dof.
分布= 8.
Nonmodifiable属性
并非所有型号属性都是可修改的。您无法在现有模型中更改这些属性：
P．当对应于最大非零GARCH项的延迟发生变化时，此属性将自动更新。问．当对应于最大的非零ARCH或杠杆项更改的延迟时，此属性将自动更新。
并非所有可以用于模型创建的名称-值对参数都是所创建模型的属性。具体来说，您可以指定参数GARCHLags和ARCHLags(和LeverageLags在模型创建期间为eGARCH和GJR模型。然而，这些不是属性garch，贝加奇,或GJR.模型。这意味着您无法在现有模型中检索或修改它们。
如果将任何元素添加到系数单元格阵列（或从）系数单元阵列（或删除），则会自动更新Arch，Garch和LagsGARCH，拱,或杠杆作用．
例如，指定EGARCH（1,1）模型：
mdl = egarch（1,1）
MDL = eGARCH具有属性：“EGARCH（1,1）条件方差模型（高斯分布）”分布：名称=“高斯”P：1 Q：1常数：南加赫：{南}滞后[1]拱：{nan}在Lag [1]杠杆：{nan}在Lag [1]偏移：0
模型输出显示了滞后1的非零GARCH、ARCH和杠杆系数。
在滞后3时添加一个新的GARCH系数:
Mdl。GARCH {3} = NaN
描述:“egarch(3,1)条件方差模型(高斯分布)”分布:Name = "Gaussian" P: 3 Q: 1 Constant: NaN GARCH: {NaN NaN} at lag [1 3] ARCH: {NaN} at lag [1] Leverage: {NaN} at lag [1] Offset: 0
滞后1和3处的非零GARCH系数现在显示在模型输出中。然而，单元格数组分配给GARCH返回三个要素:
garchCoefficients = Mdl。GARCH
Garchcoefficents =1×3个单元阵列(南){}{[0]}{(南)}
GARCH在滞后2时系数为零，以保持与传统MATLAB®单元阵列索引的一致性。
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