GJR模型
如果负面冲击会导致波动性比积极冲击更多，那么您可以使用GJR模型模拟创新过程，并包括杠杆效果。有关如何使用GJR模型模拟波动率聚类的详细信息，请参阅GJR.。
应用
| 经济型橱柜 | 分析和模型计量时间序列 |
职能
例子和如何
创建模型
使用GJR模型使用GJR.或计量的Moderser应用程序。
使用点表示法更改可修改的模型属性。
指定高斯或T分布式创新过程。
为每日Deutschmark /英镑外汇汇率创建条件方差模型。
创建复合条件均值和方差模型。
适合数据
以数据交互指定和适合GARCH，EGRCH和GJR模型。然后，通过比较拟合统计数据来确定最适合数据的模型。
适用于数据的两个竞争，条件方差模型，然后使用似然比测试进行比较它们的配合。
估计复合条件均值和方差模型。
通过执行残差诊断，交互方式评估拟合数据到加油模型后的模型假设。
从拟合条件方差模型推断有条件的差异。
将变量导出到MATLAB®工作区，生成纯文本和实时函数，可返回应用程序会话中估计的型号，或者在计量计量模型应用程序会话中生成在时间序列和估计模型上记录您的活动的报告。
此示例显示如何使用学生的T copula和极值理论（EVT）使用Monte Carlo仿真技术来模拟假设的全球股权指数产品组合的市场风险。
生成最小均方错误预测
从GJR模型生成MMSE预测。
使用拟合条件方差模型预测Deutschmark / Nrice Fource汇率。
复合条件均值和方差模型的预测响应和条件差异。
概念
计量计量Modeler应用程序是一种用于可视化和分析单变量时间序列数据的交互式工具。
使用计量常调器指定时间序列模型估计的滞后操作多项式术语。
了解占挥发性聚类的模型。
了解有条件方差模型进行最大可能性的最大可能性。
在使用已知参数值的估计期间约束模型。
指定预先列为数据以初始化模型。
指定估计的初始参数值。
通过指定备用优化选项来解决估计问题。
了解蒙特卡罗模拟。
了解模拟的预先要求。
了解蒙特卡罗预测。
了解MMSE预测。
您还可以从以下列表中选择一个网站：
