Devuelve una cadena única para designar el modelo GARCH-M especificado.
Sintaxis
GARCHM(mean, lambda, alphas, betas, innovation, v)
- mean
- es la media del modelo GARCH-M (Ej. mu).
- lambda
- es la media del coeficiente de volatilidad. En finanzas, lambda hace referencia a una prima de riesgo.
- alphas
- son los parámetros de (p) modelo de componente ARCH (comenzando con el lag más bajo).
- betas
- son los parámetros de (q) modelo de componente GARCH(q)(comenzando con el lag más bajo).
- innovation
- es el modelo de distribución de probabilidad para los residuales (1=Gaussiana (por defecto), 2=t-Distribución, 3=GED).
Valor Descripción 1 Distribución normal o Gaussiana(por defecto) 2 Distribución t del estudiante 3 Distribución de error generalizada (GED) - v
- es la forma del parámetro (o grados de libertad) de los residuales/innovations de la función de la distribución de probabilidad.
Observaciones
- El modelo subyacente se describe aquí.
- La media a largo plazo puede tomar cualquier valor o ser omitido, en ese caso cero es asumido.
- 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 comienzan 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).
- Para el argumento de entrada - beta (parámetro del componente GARCH):
- El argumento de entrada es opcionaly 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.).
- Elorden 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).
- 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).
- La forma del parámetro (EJ. nu) es unicamente usada para una distribución no Gaussiana y de otra manera se ignora.
- Para la distribución t del estudiante , el valor de la forma del parámetro debe ser mayor a cuatro.
- Para la distribición GED, el valor de la forma del parámetro debe ser mayor que uno.
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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