Examina los parámetros del modelo para las restricciones de estabilidad (Ej. estacionalidad, varianza positiva, etc.).
Sintaxis
GARCHM_CHECK (µ, λ, [α], [β], f, ν)
- µ
- Opcional. Es la media del modelo GARCH (Ej.mu). Si falta, la media es asumida como cero.
- λ
- Opcional. Es la media del coeficiente de volatilidad. En finanzas, lambda hace referencia a una prima de riesgo. Si falta, un 0 por defecto es asumido.
- [α]
- Obligatorio. Son los parámetros de la modelo de componentes ARCH(p): [α1, α2 … αp] (comenzando con el lag más bajo).
- [β]
- Opcional. Son los parámetros de la modelo de componentes GARCH(q): [β1, β2 … βq] (comenzando con el lag más bajo).
- F
- Opcional. Es la función de distribución de probabilidad de los residuos/innovaciones (1 = Gaussiana (por defecto), 2 = t-Distribución, 3 = GED).
Valor Distribución de Probabilidad 1 Distribución Normal o Gaussiana (por defecto). 2 Distribución t del Estudiante. 3 Distribución de Error Generalizada (DEG). - ν
- Opcional. Es el factor de la forma (o grados de libertad) de los residuos/innovaciones de la función de distribución de probabilidad.
Observaciones
- El modelo subyacente se describe aquí.
- Las series de tiempo es homogénea e igualmente espaciada.
- Para asegurar la varianza condicional positiva y varianza incondicional finita, los coeficientes del modelo deben alcanzar lo siguiente:
- $\alpha_o \gt 0$.
- $\alpha_i \geq 0$.
- $\beta_i \geq 0$.
- $\sum_{i=1}^{max(p,q}(\alpha_i+\beta_i) \lt 1$.
- Los números de los parámetros en el argumento de entrada - [α1, α2 … αp] - determina el orden del componente del modelo ARCH.
- Los números de los parámetros en el argumento de entrada - [β1, β2 … βq] - determina el orden del componente del modelo GARCH.
Ejemplos de archivos
Enlaces Relacionados
Referencias
- James Douglas Hamilton; Análisis de series de tiempo; Princeton University Press; 1st edition (Jan 11, 1994), ISBN: 691042896.
- Tsay, Ruey S.; Analysis of Financial Time Series; John Wiley & SONS; 2nd edition (Aug 30, 2005), ISBN: 0-471-690740.
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