Presample数据条件方差模型模拟
当模拟实现从GARCH、EGARCH或GJR过程,你需要presample条件方差和presample创新来初始化方差方程。
GARCH (P,问)和GJR (P,问)模型,Ppresample差异,问presample创新是必要的。对于一个EGARCH (P,问)模型,max (P,问)presample方差和问presample创新是必要的。
你可以指定自己的presample数据,或者让模拟自动生成presample数据。
如果你让模拟生成presample数据,那么:
Presample方差将模拟的理论模型的无条件方差。
Presample创新是随机从创新与理论分布无条件方差。
如果你指定自己的presample数据,请注意模拟假定presample创新意味着零。如果你观察系列是一个创新系列+一个偏移量,减去偏移量在使用前观察到的系列presample创新系列。
指定适当的presample方差和创新时,第一个条件方差的模拟递归是相同的所有样本路径。第一是随机模拟创新,然而,因为他们是随机从创新分布(presample指定的与常见的方差,方差和创新)。
