GARCH_SIM - simulación basada en GARCH

Devuelve una matriz/array de celdas para los valores simulados del modelo.

Sintaxis

GARCH_SIM(X, Sigmas, Order, mean, alphas, betas, innovation, Nu, T, seed)

X son los datos de series de tiempo univariante (una matriz/array dimensional de celdas (Ej. filas o columnas)).

Sigmas es la series de tiempo univariante (una matriz/array de celdas unidimensional (Ej. filas o columnas)) de las últimas volatilidades q realizadas.

Order el la orden de tiempo en la series de datos (Ej. el primer punto corresponde a la fecha ( la más temprana fecha=1 (por fecto), la última fecha=0)).

Orden Descripción
1 ascendente (el primer punto de datos corresponde la más temprana fecha=1 (por fecto)
0 descendente (el primer punto de datos corresponde a la última fecha)

mean es la media del modelo GARCH (Ej.mu).

alphas son los parámetros de la (p) modelo de componentes ARCH (comenzando con el lag más bajo).

betas son los parámetros de la (q) modelo de componentes GARCH (comenzando con el lag más bajo).

innovation es la función de distribución de probabilidad de los resíduos/innovations (1=Gaussiana (por defecto), 2=t-Distribución, 3=GED).

valor Descripción
1 Distribucion Normal o Gaussiana (por defecto)
2 Distribución t del Estudiante
3 Distribución de Error Generalizada (DEG)

Nu es la forma del parámetro (o grados de liberetad) de la función de distribución de probabiliadad de los residuos.

T es la simulación de la ruta de tiempo/horizonte (expresado en terminos de pasos más allá de las series de tiempo), Si falta, se tomará uno (1) para el tiempo T.

seed es un entero sin signo para establecer el número aleatorio generador(es).

Observaciones

  1. El modelo subyacente se describe aquí.
  2. Las series de tiempo son homogéneas e igualmente espaceadas
  3. Las series de tiempo pueden incluir valores faltantes (Ej. #N/A) en cada extremo.
  4. El número de parámetros en los argumentos de entrada - alpha - determina el orden del modelo componente ARCH.
  5. El número de parámetros en los argumentos de entrada- beta - determina el orden del modelo componente GARCH.
  6. Por definición, la función GARCH_FORE devuelve un valor igual constante a la media del modelo (Ej. $\mu$) para todos los horizontes.
  7. La función GARCH_SIM fue adicionada en versión 1.63 SHAMROCK.

Ejemplos de archivos

Referencias

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