EGARCH_CHECK - Compruebe los valores de los parámetros para la estabilidad del modelo

mean es la media del modelo E-GARCH (Ej. mu).

alphas son los parámetros del componente de modelo ARCH (p) (comenzando con el lag más bajo).

gammas son los parámetros de apalancamiento (comenzando con el lag más bajo).

betas son los parámetros del modelo componente GARCH(q)(comenzando con el lag más bajo).

innovation es la probalilidad del modelo de distribución para los residuos/innovations (Gaussian (por defecto), 2= t- Distribución, 3=GED).

v es la forma del parámetro (o grados de libertad) de la función de distribucion de probailidad de residuos/innovations

1. El modelo subyacente se describe aquí.
2. La series de tiempo son homogéneas e igualmente espaceadas.
3. El número de coeficientes gamma debe coincidir con el número de coeficientes alpha.
4. El número de parametros en los argumentos de entrada - alpha - determina el orden del modelo de componentes ARCH.
5. El número de parametros en los argumentos de entrada - beta - determina el orden del modelo de componentes GARCH.
6. EGARCH_CHECK examina los coeficientes del modelo para:
   
   • Los coeficeintes son todos positivos

Ejemplo 1:

Ejemplos de archivos

Enlaces Relacionados

• Wikipedia - Autoregressive conditional heteroskedasticity

Referencias

• Hamilton, J .D.; Time Series Analysis , Princeton University Press (1994), ISBN 0-691-04289-6
• Tsay, Ruey S.; Analysis of Financial Time Series John Wiley & SONS. (2005), ISBN 0-471-690740