GARCH_CHECK - Verificar los valores de los parámetros para la estabilidad del modelo

Examina los parámetros del modelo para las restricciones de estabilidad (Ej. Estacionalidad, varianza positiva, etc.).

 

Sintaxis

GARCH_CHECK(mean, alphas, betas, innovation, v)

mean es la media del modelo (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 Distribución 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. El número de parámetros en los argumentos de entrada - alpha - determina el orden del modelo componente ARCH.
  4. El número de parámetros en los argumentos de entrada - beta - determina el orden del modelo componente GARCH.
  5. Para asegurar una varizanza condicional positiva y una varianza incondicional finita o definida, los coeficientes del modelo deben alcanzar los siguiente:
    • $\alpha_o \gt 0$
    • $\alpha_i \geq 0$
    • $\beta_i \geq 0$

    • $\sum_{i=1}^{max(p,q}(\alpha_i+\beta_i) \lt 1$

Ejemplos

Ejemplo 1:

 
1
2
3
4
5
A B
GARCH(1,1)  
Mean -0.160
Alpha_0 0.608
Alpha_1 0.000
Beta_1 0.391


  Fórmula Descripción (Resultado)
  =GARCH_CHECK($B$2,$B$3:$B$4,$B$5) Es el modelo estable? (1)

Ejemplos de archivos

Referencias

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