EGARCH_FORESD - Error de pronóstico EGARCH

(obsoleto) Calcula errores/desviación estándar del pronóstico de la media condicional.

Sintaxis

EGARCH_FORESD(X, Sigmas, Order, mean, alphas, gammas, betas, innovation, v, T, Local)
X
son los datos de series de tiempo univariante (una matriz/array dimensional de celdas(Ej. filas o columnas)).
Sigmas
son los datos de la series de tiempo univariante (una matriz unidimensional de celdas (Ej. filas o columnas)) de las últimas volatilidades q ofrealizadas.
Order
tiempo en la series de datos (Ej. el primer punto corresponde a la fecha (la fecha más temprana fecha=1 (por defecto), la última fecha=0)).
Orden Descripción
1 ascendente (el primer punto corresponde a la fecha más temprana (por defecto)
0 descendente (el primer punto corresponde a la última fecha)
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 (1 = Gaussian (por defecto), 2 = t- Distribución, 3 = GED).
valor Descripción
1 Distribución normal o Gaussiana (defecto)
2 Distribución t del estudiante
3 Distribución de error generalizada (GED)
v
es la forma del parámetro (o grados de libertad) de la función de distribucion de probailidad de residuos/innovations.
T
es el pronóstico tiempo/horizonte (expresados en términos de paso más allá del final de las eries de tiempo X) Si falta, se asume t = 1.
Local
es el tipo de salida de la volatidlidad deseada (0=Estructura temporal, 1=Volatilidad Local). Si falta, la vilatilidad local es asumida.

 Atención

La función EGARCH_FORESD() de la version 1.63 es obsoleta: use en su lugar la función EGARCH_FORE.

Observaciones

  1. El modelo subyacente se describe aquí.
  2. La series de tiempo son homogéneas e igualmente espaceadas.
  3. La series de tiempo puede incluiur valores faltantes (Ej. #N/A) en cada extremo.
  4. El número de coeficientes gamma debe coincidir con el número de coeficientes alpha.
  5. El número de parametros en los argumentos de entrada - alpha - determina el orden del modelo de componentes ARCH.
  6. El número de parametros en los argumentos de entrada - beta - determina el orden del modelo de componentes GARCH.

Ejemplos de archivos

Enlaces Relacionados

Referencias

Comentarios

El artículo está cerrado para comentarios.

¿Fue útil este artículo?
Usuarios a los que les pareció útil: 0 de 0