Calcula el pronóstico de la media condicional fuera de la muestra.
Sintaxis
EGARCH_FORE ([x], [σ], orden, µ, [α], [γ], [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).
- [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.
- T
- Opcional. Es el pronóstico de tiempo/horizonte (expresado en términos de los pasos siguientes al final de las series de tiempo).
- 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 el nivel de significado estadístico (Ej. alpha). Si éste hace falta, se asumirá un 5% por defecto.
Observaciones
- El modelo subyacente se describe aquí.
- Las series de tiempo es homogénea e igualmente espaciada.
- Las series de tiempo pueden incluir valores faltantes (Ej. #N/A) en cada extremo.
- El número de coeficientes gamma debe coincidir con el número de coeficientes alfas (menos uno)
- Los números de los parámetros en el argumento de entrada - [α1, α2 … αp] - determina el orden del componente del modelo ARCH.
- Los números de los parámetros en el argumento de entrada - [β1, β2 … βq] - determina el orden del componente del modelo GARCH.
- Por definición, la función EGARCH_FORE devuelve un valor constante igual a la media del modelo (µ) para todos los horizontes.
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.
Comentarios
El artículo está cerrado para comentarios.