GARCH_FORE - Modelo de Pronóstico para el Modelo GARCH

Calcula la salida el pronosticada de la media condicional.

Sintaxis

GARCH_FORE ([x], [σ], orden, µ, [α], [β], f, ν, t, retorno, α)

[X]
Obligatorio. Es la serie de datos de tiempo univariante (un array dimensional de celdas (Ej. filas o columnas)).
[σ]
Opcional. Son los datos de las series de tiempo univariante (una matriz de celdas unidimensional (Ej. Filas o columnas)) de la última volatilidad q realizada.
Orden
Opcional. 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 más tarde fecha = 0)).
Valor Orden
1 Ascendente (el primer punto corresponde a la fecha menor) (por defecto).
0 Descendiente (el primer punto corresponde a la fecha mayor).
µ
Opcional. Es la media del modelo GARCH (Ej. mu). Si falta, la media es asumida como cero.
[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.
T
Opcional. Es el pronóstico de tiempo/horizonte (expresado en términos de los pasos siguientes al final de las series de tiempo X). Si falta, se tomará t = 1.
Retorno
Opcional. Es un interruptor entero para seleccionar el tipo de salida del pronóstico: (1 = mean (por defecto), 2 = Std. Error, 3 = Term Struct, 4 = LL, 5 = UL).
Valor Retorno
1 Valor Medio del pronóstico (por defecto).
2 Error estándar del pronóstico (también conocido como volubilidad local).
3 Estructura de período de volatilidad.
4 Límite inferior del intervalo de confianza previsto.
5 Límite superior del intervalo de confianza previsto.
α
Opcional. Es un nivel estadístico significativo (Ej. alfa). Si falta o es omitido, un valor de 5% es asumido.

Observaciones

  1. El modelo subyacente se describe aquí.
  2. Las series de tiempo es homogénea e igualmente espaciada.
  3. Las series de tiempo pueden incluir valores faltantes (Ej. #N/A) en cada extremo.
  4. 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).
  5. 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).
  6. Por definición, la función GARCH_FORE devuelve un valor constante igual a la media del modelo (μ) para todos los horizontes.

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Referencias

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