GARCH_RESID - Residuales GARCH

Devuelve una matriz/array de los residuos estándar para el modelo ajustado GARCH.

Sintaxis

GARCH_RESID(X, Order, mean, alphas, betas, innovation, v)

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

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)

v es la factor de la forma (o grados de libertad)de los resíduos/innovations de la función de distribución de probabilidad.

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. The standardized residuals have a mean of zero and a variance of one (1).
  5. Los residuos estandarizados del modelo GARCH son definidos como:

    $$\epsilon_t = \frac{a_t}{\sigma_t} $$

    $$a_t = x_t - \mu $$

    Where:
    • $\epsilon $ es el residuo estandarizado del modelo GARCH en el tiempo t.
    • $a_t$ es el residuo del modelo GARCH en el tiempo t.
    • $x_t$ es el valor de las seriesd de tiempo en el tiempo t.
    • $\mu$ es la media de GARCH.
    • $\sigma_t$ es la volatilidad condicional GARCH en el tiempo t.
  6. El número de parámetros en los argumentos de entrada - alpha - determina el orden del modelo componente ARCCH.
  7. El número de parámetros en los argumentos de entrada - beta - determina el orden del modelo componente GARCH.

Ejemplos

Ejemplo 1:

 
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A B C D E
Fecha Data GARCH_RESID    
Enero 10, 2008 -2.827 -2.669 GARCH(1,1)  
Enero 11, 2008 -0.947 -0.788 Mean -0.16
Enero 12, 2008 -0.877 -0.718 Alpha_0 0.608
Enero 13, 2008 1.209 1.370 Alpha_1 0.00
Enero 14, 2008 -1.669 -1.510 Beta_1 0.391
Enero 15, 2008 0.835 0.996    
Enero 16, 2008 -0.266 -0.106    
Enero 17, 2008 1.361 1.522    
Enero 18, 2008 -0.343 -0.183    
Enero 19, 2008 0.475 0.636    
Enero 20, 2008 -1.153 -0.994    
Enero 21, 2008 1.144 1.305    
Enero 22, 2008 -1.070 -0.911    
Enero 23, 2008 -1.491 -1.332    
Enero 24, 2008 0.686 0.847    
Enero 25, 2008 0.975 1.136    
Enero 26, 2008 -1.316 -1.157    
Enero 27, 2008 0.125 0.285    
Enero 28, 2008 0.712 0.873    
Enero 29, 2008 -1.530 -1.371    
Enero 30, 2008 0.918 1.079    
Enero 31, 2008 0.365 0.525    
Febrero 1, 2008 -0.997 -0.838    
Febrero 2, 2008 -0.360 0.200    
Febrero 3, 2008 1.347 1.508    
Febrero 4, 2008 -1.339 -1.180    
Febrero 5, 2008 0.481 0.642    
Febrero 6, 2008 -1.270 -1.111    
Febrero 7, 2008 1.710 1.872    
Febrero 8, 2008 -0.125 0.035    
Febrero 9, 2008 -0.940 -0.781    

Ejemplos de archivos

Referencias

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