GARCHM - Definición de un Modelo GARCH-M

Devuelve una cadena única para designar el modelo GARCH-M especificado.

Sintaxis

GARCHM (µ, λ, [α], [β], f, ν)

µ

Opcional. Es la media del modelo GARCH (Ej.mu). Si falta, la media es asumida como cero.

λ

Opcional. Es la media del coeficiente de volatilidad. En finanzas, lambda hace referencia a una prima de riesgo. Si falta, un 0 por defecto es asumido.

[α]

Obligatorio. Son los parámetros de la modelo de componentes ARCH (p): [α1, α2 … αp] (comenzando con el lag 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.

Observaciones

1. El modelo subyacente se describe aquí.
2. La media a largo plazo puede tener cualquier valor o ser omitido, en ese caso, un valor cero es asumido.
3. Para el argumento de entrada - alpha (parámetros del componente ARCH):
• El argumento de entrada no es opcional.
• El valor del primer elemento de debe ser positivo.
• El orden de los parámetros comienza con el lag más bajo.
• Uno o más parámetros pueden tener valor faltantes o error en códigos (Ej. #NUM!, #VALUE!, etc.).
• En el caso donde alpha tiene un elemento o entrada sin falta (de primero), no se incluye el componente ARCH.
• El orden del modelo componente ARCH es solamente determinado por el orden (menos uno) de los últimos valores en la matriz con un valor numérico (vs. faltante o error).
4. Para el argumento de entrada - beta (parámetro del componente GARCH):
• El argumento de entrada es opcional y puede ser omitido, es ese caso el componente GARCH no es incluido.
• El orden de los parámetros comienza con el lag más bajo.
• Uno o más parámetros pueden tener valores faltantes o errores de código (Ej. #NUM!, #VALUE!, etc.).
• El orden del modelo componente GRACH es solamente determinado por el orden del último valor en la matriz/array con un valor numérico (vs. faltante o error).
5. El argumento de entrada es opcional. Si es omitido, la prima de riesgo no es incluido en la media del modelo componente (Ej. GARCH solamente).
6. La forma del parámetro (Ej. ν) es únicamente usada para la distribución no Gaussiana y es de otra forma es ignorada.
7. Para la distribución t del estudiante, el valor el parámetro de la forma debe ser mayor a cuatro.
8. Para la distribución GED, el valor del parámetro de la forma debe ser mayor que uno.

Ejemplos de archivos

Enlaces Relacionados

• Wikipedia - Modelo autorregresivo con heterocedasticidad condicional.

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.