EGARCH模型
如果等量的正冲击和负冲击不对称地促进了波动性，那么您可以使用EGARCH模型并包括杠杆效应来为创新过程建模。有关如何使用EGARCH模型建模波动性聚类的详细信息，请参见egarch。
应用程序
| 计量经济学建模师 | 分析和模型计量时间序列 |
功能
例子和如何做
创建模型
创建EGARCH模型使用egarch或econometricmodeler应用。
使用点符号更改可修改的模型属性。
指定高斯或t分布创新过程。
为每日的德国马克/英镑汇率创建一个条件方差模型。
创建一个复合条件均值和方差模型。
数据拟合模型
交互式地指定和拟合GARCH, EGARCH和GJR模型到数据。然后通过比较拟合统计量，确定最适合数据的模型。
估计一个复合条件平均和方差模型。
交互式评估模型假设后，数据拟合到GARCH模型通过执行残差诊断。
从拟合的条件方差模型推断条件方差。
对数据拟合两个竞争的条件方差模型，然后使用似然比检验比较它们的拟合。
比较几种条件方差模型的拟合AIC和BIC。
导出变量到MATLAB®工作区，生成纯文本和实时函数，返回在应用程序会话中估计的模型，或生成一个报告，记录您在时间序列上的活动和计量模型模型会话中估计的模型。
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。
预测响应和条件方差从一个复合条件均值和方差模型。
比较基于模拟的预测和MMSE预测以评估偏差。
概念
econometricmodeler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。
使用计量经济建模器为时间序列模型估计指定滞后算子多项式项。
了解解释波动性聚类的模型。
了解条件方差模型的最大似然性是如何实现的。
在使用已知参数值进行估计时约束模型。
指定初始化模型的预样例数据。
指定用于估计的初始参数值。
通过指定可选的优化选项来排除评估问题。
了解蒙特卡罗模拟。
了解模拟的前样要求。
了解蒙特卡罗预测。
了解MMSE预测。
你也可以从以下列表中选择一个网站:
