GARCHM_MEAN - Valores Ajustados GARCHM

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)).

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).

1. El modelo subyacente se describe aquí.
2. Las series de tiempo son homogéneas e igualmente espaceadas.
3. Las series de tiempo pueden incluir valores faltantes (Ej. #N/A) en cada extremo.
4. la media condicional ajustada es calcualda como:
   $$\hat x_t = \mu + \lambda \sigma_t$$
   Where:
   • $\hat x_t$ es la media condicional ajustada en el tiempo t.
   • $\sigma_t$ es la volatilidad condicional ajustada en el tiempo t.
5. El número de párametros en los argumentos de entrada - alpha - determina el orden del modelo componente ARCH.
6. El número de párametros en los argumentos de entrada - beta - determina el orden del modelo componente GARCH.

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