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条件方差模型估计的初始值

的估计函数用于条件方差模型的使用fmincon从优化工具箱™执行最大似然估计。这个优化函数需要初始值(或起始值)来开始优化过程。

如果您想指定自己的初始值，请使用名称-值参数。例如，使用name-value参数指定GARCH系数的初始值GARCH0．

或者，你可以出租估计选择默认初始值。使用标准时间序列技术生成默认初始值。如果部分指定初始值(即为某些参数指定初始值)，估计保留您指定的初始值，并为其余参数生成默认初始值。

当生成初始值时，估计对被估计的条件方差模型强制执行任何平稳性和正性约束。的技术估计生成默认初始值的方法如下:

  • 对于GARCH和GJR模型，该模型被转换为一个等效的ARMA模型的平方，偏移调整响应系列。请注意，GJR模型被视为GARCH模型，所有杠杆系数都等于零。初始ARMA值是使用Box, Jenkins和Reinsel中描述的修改的Yule-Walker方程求解的[1]．初始GARCH和ARCH起始值是通过将ARMA起始值转换回原始GARCH(或GJR)表示来计算的。

  • 对于EGARCH模型，初始GARCH系数值是通过将模型视为平方的、偏移量调整的日志响应系列的等效ARMA模型来找到的。初始GARCH值是用Box, Jenkins和Reinsel中描述的Yule-Walker方程求解的[1]．对于其他系数，第一个非零的ARCH系数设置为一个小的正值，第一个非零的杠杆系数设置为一个小的负值(与这些系数的预期符号一致)。

参考文献

[1]博克斯，g.e.p, g.m.詹金斯，g.c.赖塞尔。时间序列分析:预测与控制．恩格尔伍德悬崖，新泽西州:普伦蒂斯大厅，1994年。

另请参阅

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功能

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