Calcula el promedio a largo plazo de la volatilidad para el modelo GARCH dado.
Sintaxis
GARCH_VL ([α], [β], f, ν)
- [α]
- Required. Son los parámetros de la modelo de componentes ARCH (p): [α1, α2 … αp] (comenzando con el lag más bajo).
- [β]
- Optional. Son los parámetros de la modelo de componentes GARCH(q): [β1, β2 … βq] (comenzando con el lag más bajo).
- F
- Optional. Es la función de distribución de probabilidad de los residuos/innovaciones (1 = Gaussiana (por defecto), 2 = t-Distribución, 3 = GED).
Value Distribución de Probabilidad 1 Distribución Normal o Gaussiana (por defecto). 2 Distribución t del Estudiante. 3 Distribución de Error Generalizada (DEG). - ν
- Optional. 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.
- La varianza a largo plazo del proceso GARCH es definido como:$$\sigma_{\infty}^2 \rightarrow V_L=\frac{\alpha_o}{1-\sum_{i=1}^{max(p,q)}\left(\alpha_i+\beta_i\right)}$$
- La varianza de largo plazo no es afectada por nuestra escogencia de distribución de choques/innovaciones.
- Para el argumento de entrada - ([α]) (parámetros de componente ARCH):
- El argumento de entrada no es opcional.
- El valor en el primer elemento debe ser positivo.
- El valor de los parámetros comienza con el lag más bajo.
- Uno o más parámetros pueden ser valores faltantes o códigos de error (Ej. #NUMERO!, #VALOR!, etc.).
- En el caso donde Alpha tenga un primer elemento de entrada no faltante, no se incluye el componente ARCH.
- El orden del modelo componente ARCH es solamente determinado por el orden (menos uno) del último valor en una matriz con un valor numérico (vs. faltante o error).
- Para el argumento de entrada - ([β]) (parámetros del componente GARCH):
- El argumento de entrada es opcional y pude ser omitido, es ese caso el componente GARCH no es incluido.
- El orden de los parámetros comienza con el lag más bajo.
- Uno o más parámetros pueden tener valores faltantes o errores de código (Ej. #NUMERO!, #VALUOR!, etc.).
- El orden del modelo componente GARCH es únicamente determinado por el orden del último valor en la matriz con un valor numérico (vs. faltante o error).
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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