GARCH_VL - Volatilidad a largo plazo GARCH

Calcula el promedio a largo plazo de la volatilidad para el modelo GARCH dado.

Sintaxis

GARCH_VL(alphas, betas, innovation, v)

alphas son los parámetros de la (p) modelo de componentes ARCH (comenzando con el lag más bajo).

betas son los parámetros de la (q) modelo de componentes GARCH (comenzando con el lag más bajo).

innovation es la función de distribución de probabilidad de los resíduos/innovations (1=Gaussiana (por defecto), 2=t-Distribución, 3=GED).

valor Descripción
1 Distribucion Normal o Gaussiana (por defecto)
2 Distribución t del Estudiante
3 Distribución de Error Generalizada (DEG)

v es la factor de la forma (o grados de libertad)de los resíduos/innovations de la función de distribución de probabilidad.

Observaciones

  1. El modelo subyacente se describe aquí.
  2. La varianza a largo plazo del proceso GARCH es definido como:
    1. $$\sigma_{\infty}^2 \rightarrow V_L=\frac{\alpha_o}{1-\sum_{i=1}^{max(p,q)}\left(\alpha_i+\beta_i\right)}$$
  3. La varizanza de largo plazo no es afectada por nuestra escogencia de distribución de choques/innovations.
  4. El número de parámetros en el argumento de entrada - alpha - determina el orden del modelo componente ARCH.
  5. El número de parámetros en el argunmento de entrada - beta - determina el orden del modelo componente ARCH.

Ejemplos

Ejemplo 1:

 
1
2
3
4
5
A B
GARCH(1,1)  
Mean -0.160
Alpha_0 0.608
Alpha_1 0.000
Beta_1 0.391


  Fórmula Descripción (Resultado)
  =GARCH_VL($B$3:$B$4,$B$5) promedio de volatilidad a largo plazo GARCH (0.999)

Ejemplos de archivos

Referencias

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