Devuelve una estimación rápida de los parámetros del modelo dado.
Sintaxis
EGARCH_GUESS(X, Order, p, q, innovation)
X son los datos de series de tiempo univariante (una matriz/array dimensional de celdas(Ej. filas o columnas)).
Order tiempo en la series de datos (Ej. el primer punto corresponde a la fecha (la fecha más temprana fecha=1 (por defecto), la ultima fecha=0)).
Orden | Descripción |
---|---|
1 | ascendente (el primer punto corresponde a la fecha más temprana (por defecto) |
0 | descendente (el primer punto corresponde a la ultima fecha) |
p es el orden componente del modelo ARCH.
q es el orden componente del modelo GARCH.
innovation es la probalilidad del modelo de distribución para los residuos/innovations (Gaussian (por defecto), 2= t- Distribución, 3=GED).
valor | Descripción |
---|---|
1 | Distribución normal o Gaussiana (defecto) |
2 | Distribución t del estudiante |
3 | Distribución de error generalizada (GED) |
Observaciones
- El modelo subyacente se describe aquí.
- La series de tiempo son homogéneas e igualmente espaceadas.
- La series de tiempo puede incluiur valores faltantes (Ej. #N/A) en cada extremo.
- El número de los coeficientes gamma deben coincidir con el número de coeficientes alpha.
- El número de parametros en los argumentos de entrada - alpha - determina el orden del modelo de componentes ARCH.
- El número de parametros en los argumentos de entrada - beta - determina el orden del modelo de componentes GARCH.
- EGARCH_GUESS devuelve los parámetros del modelo en el siguiente orden:
- $\mu$
- $\alpha_o,\phi_1,...,\phi_p$
- $\gamma_1,\gamma_2,...,\gamma_p$
- $\beta_1,\beta_2,...,\theta_q$
- $\nu$
Ejemplos de archivos
Referencias
- Hamilton, J .D.; Time Series Analysis , Princeton University Press (1994), ISBN 0-691-04289-6
- Tsay, Ruey S.; Analysis of Financial Time Series John Wiley & SONS. (2005), ISBN 0-471-690740
Comentarios
El artículo está cerrado para comentarios.