创建模型

指定GARCH模型

使用创建GARCH模型加油或者经济计量模型应用程序。

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分布式创新过程。

指定汇率的条件方差模型

为每日德国马克/英镑汇率创建条件方差模型。

指定条件均值和方差模型

创建复合条件均值和方差模型。

适合数据

使用经济学模型应用程序选择Garch模型的Arch Lags

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。

使用计量计量模型应用程序比较条件方差模型拟合统计数据

以数据交互指定和适合GARCH，EGRCH和GJR模型。然后，通过比较拟合统计数据来确定最适合数据的模型。

估计条件均值和方差模型

估计复合条件均值和方差模型。

使用计量计量模型应用程序执行GARCH模型剩余诊断

通过执行残差诊断，交互方式评估拟合数据到加油模型后的模型假设。

推断条件方差和残差

从拟合条件方差模型推断有条件的差异。

条件方差模型的似然比测试

将两个相互竞争的条件方差模型拟合到数据中，然后使用似然比检验比较它们的拟合。

使用信息标准比较条件方差模型

使用AIC和BIC比较若干条件方差模型的配合。

计量计量仪器应用程序会话的分享结果

将变量导出到MATLAB^®工作区，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，或者在计量计量模型应用程序会话中生成在时间序列和估计模型上记录您的活动的报告。

生成蒙特卡罗模拟

模拟条件方差模型

模拟条件方差模型。

模拟GARCH模型

通过GARCH过程进行模拟，无论是否指定预采样数据。

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差异。

生成最小均方错误预测

预测条件方差模型

使用拟合条件方差模型预测Deutschmark / Nrice Fource汇率。

预测条件均值和方差模型

复合条件均值和方差模型的预测响应和条件差异。