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