预测GJR模型

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此示例显示如何使用GJR模型生成MMSE预测预测.

步骤1.指定GJR模型。

指定无平均偏移量的GJR（1,1）模型，以及 $κ = 0 . 1.$ , $γ_{1.} = 0 . 7.$ , $α_{1.} = 0 . 2.$ 和 $ξ_{1.} = 0 . 1.$ .

Mdl=gjr(“常数”,0.1,“加奇”,0.7,...“拱门”,0.2,“杠杆作用”,0.1);

步骤2.生成MMSE预测。

生成100个周期的预测，有无指定样本前创新和条件方差。将预测与模型的理论无条件方差一起绘制。

v1=预测（Mdl，100）；v2=预测（Mdl，100，“Y0”,1.4,“V0”,2.1); denom=1-Mdl.GARCH{1}-Mdl.ARCH{1}-0.5*Mdl.Leverage{1}；sig2=Mdl.常数/denom；图1-1，“颜色”,[.9,.9,.9],“线宽”，8）保持在…上绘图（v2，“线宽”图（一（100,1）*sig2，“k——”,“线宽”，1.5）xlim（[0100]）标题(“预测GJR条件方差”)传奇(“无预采样”,“样本前”,“理论的”,...“位置”,‘东南’)持有关