EGARCH - Definición de un Modelo EGARCH

Devuelve una cadena única para designar el modelo EGARCH especificado.

Sintaxis

EGARCH (µ, [α], [γ], [β], F, ν)

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).

[γ]

Opcional. Son los parámetros de apalancamiento [γ1, γ2 … γp] (empezando por el desfase 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. La media a largo plazo puede tener cualquier valor o ser omitido, en ese caso, un valor cero es asumido.
3. Para los argumentos de entrada - Alpha (parámetros del componente ARCH):
• El argumento de entrada no es opcional.
• El valor del primer elemento no puede ser faltante o cero.
• El orden de los parámetros empieza con el lag más bajo.
• Uno o más parámetros pueden tener valores perdidos o errores de código (Ej. #NUMERO!,#VALOR, etc.).
• En el caso donde alpha tiene una entrada/elemento no faltante (primero), el componente ARCH componente no es incluido.
• El orden del modelo componente ARCH es solamente determinado por el orden (menos uno) del último valor en la matriz con un valor numérico (vs. faltante o error).
4. Para los argumentos de entrada - beta (los parámetros del componente GARCH):
• El argumento de entrada es opcional y puede ser omitido, en este caso el componente GARCH noes incluido.
• El orden de los parámetros empieza con el lag más bajo.
• Uno o más parámetros pueden tener valores perdidos o errores de código (Ej. #NUMERO!,#VALOR, etc.).
• El orden del modelo componente ARCH es solamente determinado por el orden (menos uno) del último valor en la matriz con un valor numérico (vs. faltante o error).
5. El número de coeficientes gamma debe coincidir con el número de coeficientes alfas (menos uno)
6. Para el argumento de entrada - gamma (parámetros de apalancamiento):
• El argumento de entrada es opcional y puede ser omitido.
• El número de entradas debe coincidir con el número de coeficientes alpha (menos uno).
• El orden de los parámetros empieza con el lag más bajo.
• Uno o más parámetros pueden tener valores perdidos o errores de código (Ej. #NUMERO!,#VALOR, etc.). Esencialmente, nosotros podemos designar apalancamiento para ciertas condiciones en el modelo ARCH.
7. La forma del parámetro (Ej. ν) es únicamente usada para la distribución no Gaussiana y es de otra forma es ignorada.
8. Para la distribución t del estudiante, el valor el parámetro de la forma debe ser mayor a cuatro.

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.