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

Jacquie Nesbitt

28 de octubre de 2016 01:11

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.

El modelo subyacente se describe aquí.
Las series de tiempo son homogéneas e igualmente espaceadas
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.
Para asegurar una varizanza condicional positiva y una varianza incondicional finita o definida, los coeficientes del modelo deben alcanzar los siguiente:
- $\alpha_o \gt 0$
- $\alpha_i \geq 0$
- $\beta_i \geq 0$
- $\sum_{i=1}^{max(p,q}(\alpha_i+\beta_i) \lt 1$

Ejemplo 1:

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

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