EGARCH_LLF - Función de verosimilitud de registro de un modelo de EGARCH

X son los datos de series de tiempo univariante (una matriz/array dimensional de celdas(Ej. filas o columnas)).

Order tiempo en la series de datos (Ej. el primer punto corresponde a la fecha (la fecha más temprana fecha=1 (por defecto), la ultima fecha=0)).

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 función de probabilidad logarítmica ( LLF ) se describe aquí.
3. La series de tiempo son homogéneas e igualmente espaceadas.
4. La series de tiempo puede incluiur valores faltantes (Ej. #N/A) en cada extremo.
5. El número de coeficientes gamma debe coincidir con el número de coeficientes alpha.
6. El número de parametros en los argumentos de entrada - alpha - determina el orden del modelo de componentes ARCH.
7. El número de parametros en los argumentos de entrada - beta - determina el orden del modelo de componentes GARCH.
8. La maxima estimación de verosimilitud (MLE) es un metodo estadistico para ajustar el modelo a los datos y provee estimados para los parámetros del modelo.

Ejemplo 1:

Ejemplos de archivos

Enlaces Relacionados

• Wikipedia - Función de verosimilitud
• 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