GARCHM_FORESD - Error de pronóstico GARCHM

(obsoleto) Calcula la desviación/error estandar estimada del pronóstico de la media condicional.

Sintaxis

X

son los datos de serie de tiempo univariante (una matriz unidimensional de celdas (Ej. filas o columnas)).

Sigmas

son los datos de las series de tiempo univariante (una matriz/array de celdas unidimensional (Ej. Filas o columnas)) de las últimas volatilidades q realizadas.

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).

T

es el pronóstico del horizonte del tiempo (expresado en términos de pasos más allá de las series de tiempo X). Si falta, se asume t=1.

Local

es el tipo de salida de la volatilidad deseada (0=Estructura de plazo, 1=Volatilidad local). Si falta, la volatilidad local es asumida.

Observaciones

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. El número de parametros en los argumentos de entrada - alpha - determina el orden del modelo componente ARCH.
5. El número de parametros en los argumentos de entrada - beta - determina el orden del modelo componente GARCH.