条件方差模型估计的初始值
这估计条件方差模型的功能使用粉刺从优化工具箱™执行最大似然估计。此优化函数需要初始（或启动）值以开始优化过程。
如果要指定自己的初始值，请使用名称值参数。例如，使用名称值参数指定GARCH系数的初始值GARCH0.。
或者，你可以让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），估计授予您指定的初始值，并为其剩余参数生成默认初始值。
生成初始值时，估计为正在估计的条件方差模型实施任何实用性和阳性约束。技术估计用于生成默认初始值如下：
对于GARCH和GJR模型，该模型转换为平方，调整后响应系列的等效ARMA模型。注意，GJR模型被视为GARCH模型，所有杠杆系数等于零。解决初始ARMA值，用于使用修改后的Yule-Walker方程，如框，詹金斯和重新安装中所述[1]。通过将ARMA启动值转换回原始GARCH（或GJR）表示来计算初始GARCH和ARCH启动值。
对于EGARCH模型，通过将模型视为平方的等效ARMA模型来找到初始GACHCH系数值，用于平方，偏移调整的日志响应系列。如框，詹金斯和重新安装中所述，使用Yule-Walker方程来解决初始加速值。[1]。对于其他系数，第一非零弓系数被设置为小的正值，并且第一非零利用系数被设置为小负值（与这些系数的预期符号一致）。
参考
[1]盒子，G.E.P.，G.M. Jenkins和G. C. Reinsel。时间序列分析：预测和控制。3 ed。Englewood Cliffs，NJ：Prentice Hall，1994年。
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