Devuelve una estimación rápida de los parámetros del modelo dado.
Sintaxis
EGARCH_GUESS(X, Order, p, q, Innovación)
- X
- son los datos de series de tiempo univariante (una matriz/array dimensional de celdas (Ej. filas o columnas)).
- Orden
- es el tiempo en la series de datos (Ej. el primer punto corresponde a la fecha (la fecha más temprana fecha = 1 (por defecto), la última fecha = 0).
Valor Orden 1 Ascendente (el primer punto corresponde a la fecha más temprana (por defecto). 0 Descendente (el primer punto corresponde a la última fecha). - p
- es el orden componente del modelo ARCH.
- q
- es el orden componente del modelo GARCH.
- Innovación
- es la probabilidad del modelo de distribución para los residuos/innovaciones (1 = Gaussian (por defecto), 2 = t-Distribución, 3 = GED).
Valor Innovación 1 Distribución normal o Gaussiana (por 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:
- $\mu$.
- $\alpha_o,\phi_1,...,\phi_p$.
- $\gamma_1,\gamma_2,...,\gamma_p$.
- $\beta_1,\beta_2,...,\beta_q$.
- $\nu$.
Ejemplos de archivos
Enlaces Relacionados
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.
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