Devuelve una matriz de celdas para las volatilidades/desviaciones estándar condicionales del modelo ajustado.
Sintaxis
GARCHM_VOL(X, Order, mean, lambda, alphas, betas)
X son los datos de serie de tiempo univariante (una matriz unidimensional de celdas (Ej. filas o columnas)).
Order es el orden de tiempo en la serie de datos (Ej. El primer punto corresponde a la fecha (la más temprana fecha=1 (por defecto), la última fecha=0)).
| Orden | Descripición |
|---|---|
| 1 | ascendente (El primer punto corresponde a la fecha más temprana (por defecto) |
| 0 | descendente (El primer punto corresponde ala última fecha) |
mean es la media del modelo GARCH-M (Ej. mu).
lambda es la media del coeficiente de volatilidad. En finanzas, lambda hace referencia a una prima de riesgo.
alphas son los parámetros de (p) modelo de componente ARCH (comenzando con el lag más bajo).
betas son los parámetros de (q) modelo de componente GARCH(q)(comenzando con el lag más bajo).
Observaciones
- El modelo subyacente se describe aquí.
- Las series de tiempo son homogéneas o igualmente distribuidas.
- Las series de tiempo pueden incluir valores faltantes (Ej. #N/A) en cada extremos.
- El número de parámetros en los argumentos de entrada- alpha - determina el orden del modelo componente ARCH.
- El número de parámetros en los argumentos de entrada- beta - determina el orden del modelo componente GARCH.
Ejemplos
Ejemplo 1:
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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
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