EGARCH_GUESS - Valores iniciales de los parámetros del modelo

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)).

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).

1. El modelo subyacente se describe aquí.
2. La series de tiempo son homogéneas e igualmente espaceadas.
3. La series de tiempo puede incluiur valores faltantes (Ej. #N/A) en cada extremo.
4. El número de los coeficientes gamma deben coincidir con el número de coeficientes alpha.
5. El número de parametros en los argumentos de entrada - alpha - determina el orden del modelo de componentes ARCH.
6. El número de parametros en los argumentos de entrada - beta - determina el orden del modelo de componentes GARCH.
7. EGARCH_GUESS devuelve los parámetros del modelo en el siguiente orden:
   
   1. $\mu$
   2. $\alpha_o,\phi_1,...,\phi_p$
   3. $\gamma_1,\gamma_2,...,\gamma_p$
   4. $\beta_1,\beta_2,...,\theta_q$
   5. $\nu$

Ejemplos de archivos

Enlaces Relacionados

• Wikipedia - Autoregressive conditional heteroskedasticity

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