Calcula el pronóstico de la media condicional fuera de la muestra.
Sintaxis
EGARCH_SIM(X, Sigmas, Order, Mean, Alphas, Gammas, Betas, Innovación, $\nu$, T, Seed)
- X
- son los datos de series de tiempo univariante (una matriz/array dimensional de celdas(Ej. filas o columnas)).
- Sigmas
- son los datos univariantes de las series de timepot (ana matriz/array dimensional (Ej. filas o columnas)) de las volatilidades q realizadas.
- Order
- 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 Order 1 Ascendente (el primer punto corresponde a la fecha más temprana (por defecto). 0 Descendente (el primer punto corresponde a la última fecha). - Mean
- es la media marginal (incondicional) (Ej. mu) del modelo E-GARCH.
- Alphas
- son los parámetros del componente de modelo ARCH (p) (comenzando con el lag más bajo).
- Gammas
- son los parámetros de apalancamiento (comenzando con el lag más bajo).
- Betas
- son los parámetros del modelo componente GARCH(q) (comenzando con el lag más bajo).
- 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). - $\nu$
- es la forma del parámetro (o grados de libertad) de los residuales/innovatiions de la función de la distribución de probabilidad.
- T
- es el patrón de simulación tiempo/horizonte (expresado en terminos de pasos mas allá de las series de tiempo).
- Seed
- es un número entero sin signo para establecer el número generador (es) aleatorio.
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 coeficientes gamma debe coincidir con el número de coeficientes alpha.
- El número de parámetros en los argumentos de entrada - alpha - determina el orden del modelo de componentes ARCH.
- El número de parámetros en los argumentos de entrada - beta - determina el orden del modelo de componentes GARCH.
- Por definición, la función EGARCH_FORE devuelve un valor constante igual a la media del modelo (Ej. $\mu$) para todos los horizontes.
- La función EGARCH_SIM fue adicionada versión 1.63 SHAMROCK.
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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