指定条件方差模型创新分布

在计量经济学工具箱™中，创新过程的一般形式是 $${\epsilon }_t＝{\sigma }_t{z}_t．$$条件方差模型指定了条件方差过程的参数形式。创新分布对应于独立同分布(iid)过程的分布z_t．

为了分配z_t，你可以选择一个标准化的高斯或标准化的学生t分布与ν> 2个自由度。注意,如果z_t遵循一个标准t分布,然后

在哪里T_ν遵循学生的t分布与ν> 2个自由度。

的t分布对于在高斯分布下具有比预期更多极值的时间序列建模是有用的。在正态下具有大于预期值的序列被称为具有过度峰度．

房地产分布在模型中存储分布名称(以及t分布)。的数据类型分布是一个结构体数组中。对于高斯创新分布，数据结构只有一个字段:的名字．对于一个学生的t分布时，数据结构必须有两个字段:

如果创新分布是高斯分布，则不需要赋值分布．garch,egarch,gjr创建所需的数据结构。

为了说明这一点，考虑指定一个GARCH(1,1)模型:

Mdl = garch (1,1)

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

模型输出表明了这一点分布是一个结构体一个字段的数组，的名字，值为“高斯”．

当指定学生的时候t创新分布，你可以指定未知或已知自由度的分布。如果自由度是未知的，你可以简单地分配分布的值“t”．默认情况下，属性分布是否有带字段的数据结构的名字等于“t”,场景深等于南．当你把模型输入到估计时，自由度连同其他未知模型参数一起估计。

例如，使用iid Student 's指定GJR(2,1)模型t创新分布，自由度未知:

GJRMdl = gjr (“GARCHLags”1:2,“ARCHLags”, 1“LeverageLags”, 1．..“分布”,“t”）

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

输出显示分布是具有两个字段的数据结构。场的名字的值“t”,场景深的值南．

如果自由度已知，你想设置一个等式约束，赋值a结构体数组来分布与字段的名字和景深．在这种情况下，如果模型被输入估计，自由度不会被估计(支持平等约束)。

指定一个带有iid Student 's的GARCH(1,1)模型t八自由度分布:

GARCHMdl = garch (“GARCHLags”, 1“ARCHLags”, 1．..“分布”结构(“名字”,“t”,“景深”8))

描述:“garch(1,1)条件方差模型(t分布)”分布:Name = "t"， DoF = 8 P: 1 Q: 1 Constant: NaN GARCH: {NaN} at lag [1] ARCH: {NaN} at lag [1] Offset: 0

输出显示了指定的创新分布。

在工作空间中存在模型之后，您可以修改它分布属性使用点符号。属性的字段不能修改分布直接的数据结构。例如,GARCHMdl.Distribution.DoF = 8不是有效的转让。但是，您可以获取单个字段。

改变现有模型中创新过程的分布，以适应学生的需求t自由度未知的分布，类型:

Mdl。分布=“t”；

将分布改变为t已知自由度的分布，使用一个数据结构:

Mdl。分布=结构(“名字”,“t”,“景深”8);

你可以得到个体分布字段:

tDoF = Mdl.Distribution.DoF

tDoF = 8

改变创新分配从学生的t返回高斯分布，类型:

Mdl。分布=“高斯”

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

的的名字字段更新为“高斯”，不再有一个景深字段。

另请参阅

对象

• egarch|garch|gjr

相关的例子

• 指定GARCH模型
• 指定EGARCH模型
• 指定GJR模型
• 修改条件方差模型的性质

更多关于

• GARCH模型
• EGARCH模型
• GJR模型