garch

GARCH条件方差时间序列模型

描述

使用garch给出了一个单变量GARCH(广义自回归条件异方差)模型。的garch函数返回一个garch对象，指定函数的函数形式加什(P，问)模型，并保存其参数值。

a的关键成分garch模型包括：

GARCH多项式，由滞后条件方差组成。程度用表示P．
ARCH多项式，由滞后平方创新构成。程度用表示问．

P和问分别是GARCH和ARCH多项式中的最大非零滞后。其他模型组件包括新息平均模型偏移量、条件方差模型常数和新息分布。

所有系数均为未知数(南值）和可估计值，除非使用名称-值对参数语法指定它们的值。若要估计包含给定数据的全部或部分未知参数值的模型，请使用估计．对于完全指定的模型(所有参数值已知的模型)，使用以下方法模拟或预测响应模拟或预测,分别。

创造

语法

Mdl=garch

Mdl=garch（P，Q）

Mdl = garch(名称、值)

描述

例子

Mdl= garch返回0度条件方差garch对象

例子

Mdl= garch (P，问）创建GARCH条件方差模型对象(Mdl)一个阶为的GARCH多项式P以及一次的ARCH多项式问．GARCH和ARCH多项式包含从1到其阶的所有连续滞后，所有系数为南值。

此速记语法使您能够创建一个模板，在其中显式指定多项式次数。模型模板适用于无限制的参数估计，即无任何参数相等约束的估计。但是，创建模型后，您可以使用点表示法更改属性值。

例子

Mdl= garch (名称,值）集性质或使用名称-值对参数的其他选项。把每个名字用引号括起来。例如,“ARCHLags”,[1 - 4],“拱”,{0.2 - 0.3}指定中的两个拱系数拱在落后1和4．

这种简单的语法使您能够创建更灵活的模型。

输入参数

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速记语法为您提供了一种简单的方法来创建适用于无限制参数估计的模型模板。例如，要创建一个包含未知参数值的GARCH(1,2)模型，输入:

Mdl = garch(1、2);

要在估计期间对参数值施加等式约束，请设置适当的财产使用点表示法的值。

`P`- - - - - -GARCH多项式程度
非负整数

GARCH多项式次数，指定为非负整数。在GARCH多项式中，在时间t, MATLAB^®包括来自滞后的所有连续条件方差项t- 1 through lagt- - - - - -P．

属性指定此参数garch（P，Q）仅限速记语法。

如果P> 0，则必须指定问作为正整数。

例子:garch (1, 1)

数据类型：双重的

`问`- - - - - -拱多项式程度
非负整数

拱多项式次数，指定为非负整数。在拱多项式中，在时间t，MATLAB包括来自滞后的所有连续平方创新项t- 1 through lagt- - - - - -问．

属性指定此参数garch（P，Q）仅限速记语法。

如果P> 0，则必须指定问作为正整数。

例子:garch (1, 1)

数据类型：双重的

名称-值对的观点

指定可选的逗号分隔的对名称,值参数。名称参数名和价值是对应的值。名称必须出现在引号内。可以以任意顺序指定多个名称和值对参数Name1, Value1,…,的家．

手工语法使您能够创建一些或所有系数已知的模型。在评估期间,估计对任何已知参数施加相等约束。

例子:'拱门'，[14]，'拱门'，{NaN}指定一个GARCH(0,4)模型和未知但非零的滞后ARCH系数矩阵1和4．

`GARCHLags`- - - - - -GARCH多项式滞后
`1:P`（默认）|唯一正整数的数字向量

GARCH多项式滞后，指定为逗号分隔对，由“GARCHLags”和一个唯一正整数的数字向量。

加什拉格(j）滞后是否与系数相对应加什{j｝．的长度GARCHLags和GARCH必须是相等的。

假设所有GARCH系数(由GARCH属性)为正数或南价值观马克斯（加什拉格）确定的值P财产。

例子:“GARCHLags”,[1 - 4]

数据类型：双重的

`拱门`- - - - - -拱多项式滞后
`1:Q`（默认）|唯一正整数的数字向量

拱多项式滞后，指定为逗号分隔对，由“拱门”和一个唯一正整数的数字向量。

拱门(j）滞后是否与系数相对应弓{j｝．的长度拱门和拱必须是相等的。

假设所有ARCH系数(由拱属性)为正数或南价值观马克斯(ARCHLags)确定的值问财产。

例子:“ARCHLags”,[1 - 4]

数据类型：双重的

性质

全部展开

您可以在通过使用名称-值对参数语法创建模型对象时设置可写属性值，或者在通过使用点表示法创建模型对象之后设置可写属性值。例如，要创建一个系数未知的GARCH(1,1)模型，然后指定at自由度未知的创新分布，进入:

Mdl = garch(“GARCHLags”1“ARCHLags”,1);Mdl。分布=“t”;

`P`- - - - - -GARCH多项式程度
非负整数

此属性是只读的。

GARCH多项式的次数，指定为非负整数。P系数为正或负的GARCH多项式中的最大滞后南．滞后小于P系数可以等于0。

P指定初始化模型所需的前样本条件方差的最小数目。

如果使用名称-值对参数来创建模型，那么MATLAB将实现这些备选方案之一（假设最大滞后系数为正或负）南)：

如果您指定GARCHLags,然后P是最大的指定延迟。
如果您指定GARCH,然后P指定值的元素数。如果你也指定GARCHLags,然后garch使用GARCHLags断定P代替。
否则P是0．

数据类型：双重的

`问`- - - - - -拱多项式程度
非负整数

此属性是只读的。

ARCH多项式的次数，指定为非负整数。问ARCH多项式的最大滞后系数是正的还是南．滞后小于问系数可以等于0。

问指定启动模型所需的最小采样前创新次数。

如果使用名称-值对参数来创建模型，那么MATLAB将实现这些备选方案之一（假设最大滞后系数为正或负）南)：

如果您指定拱门,然后问是最大的指定延迟。
如果您指定拱,然后问指定值的元素数。如果你也指定拱门,然后garch使用其值来确定问代替。
否则问是0．

数据类型：双重的

`常数`- - - - - -条件方差模型常数
`南`（默认）|积极的标量

条件方差模型常数，指定为正标量或南价值

数据类型：双重的

`GARCH`- - - - - -GARCH多项式系数
正标量的细胞载体`南`值

GARCH多项式系数，指定为正标量的细胞向量或南值。

如果您指定GARCHLags，则以下条件适用。
- 的长度GARCH和GARCHLags是相等的。
- 加什{j｝是滞后系数吗加什拉格(j）．
- 默认情况下，GARCH是一个元素个数(GARCHLags)-by-1细胞向量南值。
否则，需要满足以下条件。
- 的长度GARCH是P．
- 加什{j｝是滞后系数吗j．
- 默认情况下，GARCH是一个P-by-1细胞向量南值。

中的系数GARCH对应于基础模型中的系数拉各普滞后运算符多项式，并接受近似零公差排除测试。如果将系数设置为1e–12或以下，garch不包括该系数及其相应的滞后时间GARCHLags从模型。

数据类型：细胞

`拱`- - - - - -拱多项式系数
正标量的细胞载体`南`值

ARCH多项式系数，指定为正标量的细胞向量或南值。

如果您指定拱门，则以下条件适用。
- 的长度拱和拱门是相等的。
- 弓{j｝是滞后系数吗拱门(j）．
- 默认情况下，拱是一个元素个数(ARCHLags)-by-1细胞向量南值。
否则，需要满足以下条件。
- 的长度拱是问．
- 弓{j｝是滞后系数吗j．
- 默认情况下，拱是一个问-by-1细胞向量南值。

中的系数拱对应于基础模型中的系数拉各普滞后运算符多项式，并接受近似零公差排除测试。如果将系数设置为1e–12或以下，garch不包括该系数及其相应的滞后时间拱门从模型。

数据类型：细胞

`UnconditionalVariance`- - - - - -模型无条件方差
积极的标量

此属性是只读的。

模型无条件方差，指定为正标量。

无条件方差为

$σ_{ε}^{2} ＝ \frac{κ}{（ 1 - \sum_{我＝ 1}^{P} γ_{我} - \sum_{j ＝ 1}^{问} α_{j} ）} ．$

κ为条件方差模型常数(常数）．

数据类型：双重的

`抵消`- - - - - -创新平均模型补偿
`0`（默认）|数字标量|`南`

创新意味着模型的偏移量，或附加常数，指定为数值标量或南价值

数据类型：双重的

`分布`- - - - - -创新过程的条件概率分布
`“高斯”`（默认）|`“t”`|结构数组

条件概率分布的创新过程，指定为字符串或结构数组。garch将值存储为结构数组。

分布	字符串	结构数组
高斯分布	`“高斯”`	`结构（“名称”，“高斯”）`
学生的t	`“t”`	`结构（'Name'，'t'，'DoF'，DoF）`

的“景深”字段指定t分布自由度参数。

景深> 2或景深＝南．
景深这是可贵的。
如果您指定“t”，景深是南默认情况下，您可以在创建模型后使用点符号更改其值。例如，Mdl.Distribution.DoF=3．
如果提供结构数组来指定学生的t分布，则必须指定“名字”和“景深”字段。

例子:结构（'Name'，'t'，'DoF'，10）

`描述`- - - - - -模型描述
字符串标量|特征向量

模型描述，指定为字符串标量或字符向量。garch将值存储为字符串标量。例如，默认值描述模型的参数形式“GARCH（1,1）条件方差模型（高斯分布）”．

例子:“描述”、“模式1”

数据类型：一串|字符

请注意

所有南-有值模型参数，包括系数和t-创新-自由分配程度(如果存在)是可估计的。当你传递结果时garch对象和数据估计， MATLAB估计南有价值的参数。在评估期间,估计将已知参数视为等式约束，即，估计将所有已知参数固定在其值上。

对象的功能

`估计`	将条件方差模型拟合到数据
`过滤器`	利用条件方差模型滤除干扰
`预测`	从条件方差模型预测条件方差
`推断出`	推断条件方差模型的条件方差
`模拟`	条件方差模型的蒙特卡罗模拟
`总结`	显示条件方差模型的估计结果

例子

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创建默认GARCH模型

打开生活的脚本

创建一个默认的garch建模对象并使用点表示法指定其参数值。

创建一个GARCH（0,0）模型。

Mdl=garch

描述:“garch(0,0)条件方差模型(高斯分布)”分布:Name = "高斯" P: 0 Q: 0 Constant: NaN GARCH: {} ARCH: {} Offset: 0

Mdl是一个garch模型。它包含一个未知常数，其偏移量为0，创新分布为“高斯”。该模型没有GARCH或ARCH多项式。

使用点符号为滞后1和2指定两个未知的ARCH系数。

Mdl。一个RCH = {NaN NaN}

描述:“garch(0,2)条件方差模型(高斯分布)”分布:Name = "Gaussian" P: 0 Q: 2 Constant: NaN GARCH: {} ARCH: {NaN NaN} at lag [1 2] Offset: 0

的问和拱属性更新为2和{南南}.两个拱系数与滞后1和滞后2相关。

使用速记语法创建GARCH模型

打开生活的脚本

创建一个garch模型使用速记符号garch（P，Q）哪里PGARCH多项式的次数是多少问是拱多项式的阶数。

创建一个GARCH（3,2）模型。

Mdl=garch（3,2）

Mdl=garch，属性：Description:“garch（3,2）条件方差模型（高斯分布）”分布：Name=“Gaussian”P:3 Q:2常数：NaN garch:{NaN NaN NaN NaN NaN}在滞后[1 2]处拱：{NaN NaN NaN}偏移量：0

Mdl是一个garch模型对象。的所有属性Mdl,除了P，问,分布是南值。默认情况下，软件：

包括一个条件方差模型常数
排除条件平均模型偏移量(即偏移量为)0）
包括所有滞后项的ARCH和GARCH滞后算子多项式直到滞后问和P分别

Mdl仅指定GARCH模型的函数形式。因为它包含未知的参数值，所以可以传递Mdl和时间序列数据估计来估计参数。

使用Longhand语法创建GARCH模型

打开生活的脚本

创建一个garch使用名称-值对参数进行建模。

指定一个GARCH(1,1)模型。默认情况下，条件平均模型偏移量为零。指定偏移量为南．

Mdl=garch(“GARCHLags”1.“拱门”1.“抵消”，楠）

Mdl=garch，带属性：Description:“带偏移量的garch（1,1）条件方差模型（高斯分布）”分布：Name=“Gaussian”P:1 Q:1常数：NaN garch:{NaN}滞后[1]拱：{NaN}滞后[1]偏移量：NaN

Mdl是一个garch模型对象。软件将所有参数(模型对象的属性)设置为南,除了P，问,分布．

自Mdl包含南价值观Mdl仅适用于估算。通过Mdl和时间序列数据估计．

建立已知系数的GARCH模型

打开生活的脚本

创建具有平均偏移量的GARCH（1,1）模型，

$y_{t} ＝ 0 ． 5 + ε_{t} ，$

哪里 $ε_{t} ＝ σ_{t} z_{t} ，$

$σ_{t}^{2} ＝ 0 ． 0001 + 0 ． 75 σ_{t - 1}^{2} + 0 ． 1 ε_{t - 1}^{2} ，$

和 $z_{t}$ 是一个独立的同分布标准高斯过程。

Mdl=garch(“常数”, 0.0001,“加奇”, 0.75,...“拱”, 0.1,“抵消”, 0.5)

Mdl=garch，属性：Description:“带偏移量的garch（1,1）条件方差模型（高斯分布）”分布：Name=“Gaussian”P:1 Q:1常数：0.0001 garch:{0.75}滞后[1]拱：{0.1}滞后[1]偏移量：0.5

garch为未使用名称-值对参数指定的任何属性指定默认值。

访问GARCH模型属性

打开生活的脚本

访问a的属性garch使用点表示法建模对象。

创建一个garch模型对象。

Mdl=garch（3,2）

Mdl=garch，属性：Description:“garch（3,2）条件方差模型（高斯分布）”分布：Name=“Gaussian”P:3 Q:2常数：NaN garch:{NaN NaN NaN NaN NaN}在滞后[1 2]处拱：{NaN NaN NaN}偏移量：0

从模型中去掉第二个GARCH项。即，指定第二滞后条件方差的GARCH系数为0．

Mdl。GARCH {2} = 0

Mdl=garch，属性：Description:“garch（3,2）条件方差模型（高斯分布）”分布：Name=“Gaussian”P:3 Q:2常数：NaN garch:{NaN NaN NaN}在滞后[13]拱：{NaN NaN}在滞后[12]偏移量：0

GARCH多项式有两个未知参数，分别对应滞后1和3。

显示扰动的分布。

Mdl。分布

ans =结构体字段:名称：“高斯”

干扰为高斯分布，均值为0，方差为1。

指定基础I.I.D.扰动具有t五自由度分布。

Mdl。分布=结构(“名字”，“t”，“景深”5)

描述:“garch(3,2)条件方差模型(t分布)”分布:Name = "t"， DoF = 5 P: 3 Q: 2 Constant: NaN GARCH: {NaN NaN} at lag [1 3] ARCH: {NaN NaN} at lag [1 2] Offset: 0

指定拱系数对于第一个滞后为0.2，对于第二个滞后为0.1。

Mdl.ARCH={0.20.1}

描述:“garch(3,2)条件方差模型(t分布)”分布:Name = "t"， DoF = 5 P: 3 Q: 2 Constant: NaN GARCH: {NaN NaN} at lag [1 3] ARCH: {0.2 0.1} at lag [1 2] Offset: 0

要估计剩下的参数，您可以通过Mdl你的数据估计并使用指定的参数作为等式约束。或者，您可以指定其余的参数值，然后通过将完全指定的模型传递给，模拟或预测来自GARCH模型的条件方差模拟或预测,分别。

估计GARCH模型

打开生活的脚本

用GARCH模型拟合1922-1999年丹麦名义股票收益的年度时间序列。

加载Data_Danish数据集。绘制名义收益(天然橡胶）．

负载Data_Danish；nr=DataTable.RN；图形；绘图（日期，nr）；保留在…上；情节([日期(1)日期(结束)],[0 0),“:”）;%图y=0持有从; 头衔(“丹麦名义股票回报”)；伊莱贝尔(的名义收益率(%)）;包含(“年”）;

图中包含一个轴对象。标题为Danish Nominal Stock Returns的axis对象包含两个类型为line的对象。

名义收益序列似乎有一个非零的条件平均抵消，似乎表现出波动聚类。也就是说，前几年的变异性比后几年小。对于本例，假设GARCH(1,1)模型适用于这个系列。

创建一个GARCH(1,1)模型。条件平均偏移量默认为零。要估计偏移量，指定它为南．

Mdl=garch(“GARCHLags”1.“拱门”1.“抵消”、南);

将GARCH（1,1）模型与数据拟合。

EstMdl=估计值（Mdl，nr）；

GARCH(1,1)带偏移的条件方差模型(高斯分布):Value StandardError TStatistic PValue _________ _____________ __________ _________ Constant 0.0044476 0.007814 0.56918 0.56923 GARCH{1} 0.84932 0.26495 3.2056 0.0013477 ARCH{1} 0.07325 0.14953 0.48986 0.62423 Offset 0.11227 0.039214 2.8629 0.0041974

EstMdl是完全指定的garch模型对象。也就是说，它不包含南值。您可以通过使用生成残差来评估模型的充分性推断出，然后进行分析。

要模拟条件变化或响应，请通过EstMdl到模拟．

要预测创新，先过去EstMdl到预测．

模拟GARCH模型观测值和条件方差

打开生活的脚本

从完全指定的路径模拟条件方差或响应路径garch模型对象。也就是说，从估计的garch模型或已知的garch模型，在其中指定所有参数值。

加载Data_Danish数据集。

负载Data_Danish；nr=DataTable.RN；

建立一个条件平均偏移量未知的GARCH(1,1)模型。将模型与年度名义收益系列相匹配。

Mdl=garch(“GARCHLags”1.“拱门”1.“抵消”EstMdl=估计值（Mdl，nr）；

GARCH(1,1)带偏移的条件方差模型(高斯分布):Value StandardError TStatistic PValue _________ _____________ __________ _________ Constant 0.0044476 0.007814 0.56918 0.56923 GARCH{1} 0.84932 0.26495 3.2056 0.0013477 ARCH{1} 0.07325 0.14953 0.48986 0.62423 Offset 0.11227 0.039214 2.8629 0.0041974

从估计的GARCH模型中模拟每个周期的100条条件方差和响应路径。

numObs=numel（nr）；%样本量（T）numPaths = 100;%要模拟的路径数rng (1);%的再现性[VSim, YSim] =模拟(EstMdl numObs,“NumPaths”, numPaths);

VSim和YSim是T——- - - - - -numPaths矩阵。行对应于采样周期，列对应于模拟路径。

绘制模拟路径的平均值和97.5%和2.5%的百分比。将模拟统计数据与原始数据进行比较。

VSimBar=平均值（VSim，2）；VSimCI=分位数（VSim，[0.025 0.975]，2）；YSimBar=平均值（YSim，2）；YSimCI=分位数（YSim，[0.025 0.975]，2）；图；子地块（2,1,1）；h1=绘图（日期，VSim，“颜色”, 0.8 *(1、3));持有在…上；h2=绘图（日期、VSimBar、，“k——”，“线宽”,2); h3=绘图（日期、VSimCI、，“r——”，“线宽”2);持有从; 头衔(“模拟条件方差”)；伊莱贝尔(的电导率。var。）;包含(“年”）;次要情节(2,1,2);h1 =情节(日期、YSim“颜色”, 0.8 *(1、3));持有在…上；h2=绘图（日期、时间、，“k——”，“线宽”2);h3 =情节(日期、YSimCI“r——”，“线宽”2);持有从; 头衔(“模拟名义回报”)；伊莱贝尔(的名义收益率(%)）;包含(“年”); 图例（[h1（1）h2 h3（1）]{“模拟路径”“的意思是”“信心界限”},...“字体大小”7“位置”，“西北”）;

图中包含2个轴对象。具有标题模拟条件方差的轴对象1包含103个line类型的对象。具有标题模拟标称返回的轴对象2包含103个line类型的对象。这些对象表示模拟路径、平均值、置信边界。

预测GARCH模型条件方差

打开生活的脚本

预测从一个完全指定的条件方差garch模型对象。也就是说，根据估计做出的预测garch模型或已知的garch模型，在其中指定所有参数值。下面的例子是估计GARCH模型．

加载Data_Danish数据集。

负载Data_Danish；nr=DataTable.RN；

创建一个具有未知条件平均偏移量的GARCH(1,1)模型，并将该模型拟合到年、名义收益率序列。

Mdl=garch(“GARCHLags”1.“拱门”1.“抵消”EstMdl=估计值（Mdl，nr）；

GARCH(1,1)带偏移的条件方差模型(高斯分布):Value StandardError TStatistic PValue _________ _____________ __________ _________ Constant 0.0044476 0.007814 0.56918 0.56923 GARCH{1} 0.84932 0.26495 3.2056 0.0013477 ARCH{1} 0.07325 0.14953 0.48986 0.62423 Offset 0.11227 0.039214 2.8629 0.0041974

使用估计的GARCH模型预测未来10年名义收益率序列的条件方差。将整个返回序列指定为采样前观测值。软件使用预采样观测值和模型推断预采样条件方差。

numPeriods = 10;vF =预测(EstMdl numPeriods, nr);

绘制名义收益的预测条件方差。将预测与观测到的条件方差进行比较。

v=推断（EstMdl，nr）；图形；绘图（日期，v，“k:”，“线宽”2);持有在…上；情节(日期(结束):日期(结束)+ 10 (v(结束);vF),“r”，“线宽”，2）；头衔(“名义收益的预测条件方差”)；伊莱贝尔(“有条件的差异”）;包含(“年”）;传奇({“估计样品电导率。var。，预测电导率。var。},...“位置”，“最佳”）;

图中包含一个轴对象。标题为“名义收益预测条件方差”的轴对象包含两个类型为line的对象。这些对象代表估计样本第二。var,预测电导率。var . .

变量	描述	财产
μ	创新意味着模型常量偏移	`“抵消”`
κ> 0	条件方差模型常数	`“常数”`
$γ_{我} \geq 0$	GARCH分量系数	`“加奇”`
$α_{j} \geq 0$	拱分量系数	`“拱”`
z_t	一系列均值为0，方差为1的独立随机变量	`“分配”`

提示

你可以指定garch模型作为条件均值和方差模型组成的一部分。有关详细信息,请参见华宇电脑．

参考文献

[1] 蔡，R.S。金融时间序列分析. 第三版：新泽西州霍博肯：约翰·威利父子公司，2010年。

garch

描述

创造

语法

描述

输入参数

`P`- - - - - -GARCH多项式程度
非负整数

`问`- - - - - -拱多项式程度
非负整数

`GARCHLags`- - - - - -GARCH多项式滞后
`1:P`（默认）|唯一正整数的数字向量

`拱门`- - - - - -拱多项式滞后
`1:Q`（默认）|唯一正整数的数字向量

性质

`P`- - - - - -GARCH多项式程度
非负整数

`问`- - - - - -拱多项式程度
非负整数

`常数`- - - - - -条件方差模型常数
`南`（默认）|积极的标量

`GARCH`- - - - - -GARCH多项式系数
正标量的细胞载体`南`值

`拱`- - - - - -拱多项式系数
正标量的细胞载体`南`值

`UnconditionalVariance`- - - - - -模型无条件方差
积极的标量

`抵消`- - - - - -创新平均模型补偿
`0`（默认）|数字标量|`南`

`分布`- - - - - -创新过程的条件概率分布
`“高斯”`（默认）|`“t”`|结构数组

`描述`- - - - - -模型描述
字符串标量|特征向量

对象的功能

例子

创建默认GARCH模型

使用速记语法创建GARCH模型

使用Longhand语法创建GARCH模型

建立已知系数的GARCH模型

访问GARCH模型属性

估计GARCH模型

模拟GARCH模型观测值和条件方差

预测GARCH模型条件方差

更多关于

GARCH模型

提示

参考文献

另请参阅

对象

主题

计量经济学工具文档

金宝app

用MATLAB建模金融风险的实用指南

garch

描述

创造

语法

描述

输入参数

P- - - - - -GARCH多项式程度非负整数

问- - - - - -拱多项式程度非负整数

GARCHLags- - - - - -GARCH多项式滞后1:P（默认）|唯一正整数的数字向量

拱门- - - - - -拱多项式滞后1:Q（默认）|唯一正整数的数字向量

性质

P- - - - - -GARCH多项式程度非负整数

问- - - - - -拱多项式程度非负整数

常数- - - - - -条件方差模型常数南（默认）|积极的标量

GARCH- - - - - -GARCH多项式系数正标量的细胞载体南值

拱- - - - - -拱多项式系数正标量的细胞载体南值

UnconditionalVariance- - - - - -模型无条件方差积极的标量

抵消- - - - - -创新平均模型补偿0（默认）|数字标量|南

分布- - - - - -创新过程的条件概率分布“高斯”（默认）|“t”|结构数组

描述- - - - - -模型描述字符串标量|特征向量

对象的功能

例子

创建默认GARCH模型

使用速记语法创建GARCH模型

使用Longhand语法创建GARCH模型

建立已知系数的GARCH模型

访问GARCH模型属性

估计GARCH模型

模拟GARCH模型观测值和条件方差

预测GARCH模型条件方差

更多关于

GARCH模型

提示

参考文献

另请参阅

对象

主题

计量经济学工具文档

金宝app

用MATLAB建模金融风险的实用指南

`P`- - - - - -GARCH多项式程度
非负整数

`问`- - - - - -拱多项式程度
非负整数

`GARCHLags`- - - - - -GARCH多项式滞后
`1:P`（默认）|唯一正整数的数字向量

`拱门`- - - - - -拱多项式滞后
`1:Q`（默认）|唯一正整数的数字向量

`P`- - - - - -GARCH多项式程度
非负整数

`问`- - - - - -拱多项式程度
非负整数

`常数`- - - - - -条件方差模型常数
`南`（默认）|积极的标量

`GARCH`- - - - - -GARCH多项式系数
正标量的细胞载体`南`值

`拱`- - - - - -拱多项式系数
正标量的细胞载体`南`值

`UnconditionalVariance`- - - - - -模型无条件方差
积极的标量

`抵消`- - - - - -创新平均模型补偿
`0`（默认）|数字标量|`南`

`分布`- - - - - -创新过程的条件概率分布
`“高斯”`（默认）|`“t”`|结构数组

`描述`- - - - - -模型描述
字符串标量|特征向量