GARCHM_CHECK - Examina los Parámetros del Modelo para la Estabilidad

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

1. El modelo subyacente se describe aquí.
2. Las series de tiempo es homogénea e igualmente espaciada.
3. Para asegurar la varianza condicional positiva y varianza incondicional finita, los coeficientes del modelo deben alcanzar lo siguiente:
   • $\alpha_o \gt 0$.
   • $\alpha_i \geq 0$.
   • $\beta_i \geq 0$.
   • $\sum_{i=1}^{max(p,q}(\alpha_i+\beta_i) \lt 1$.
4. Los números de los parámetros en el argumento de entrada - [α_1, α₂ … α_p] - determina el orden del componente del modelo ARCH.
5. Los números de los parámetros en el argumento de entrada - [β_1, β₂ … β_q] - determina el orden del componente del modelo GARCH.

Ejemplos de archivos

Enlaces Relacionados

• Wikipedia - Modelo autorregresivo con heterocedasticidad condicional.

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.