Модель GARCH

Обобщенные, авторегрессивные, условные heteroscedasticity модели для кластеризации энергозависимости

Если положительные и отрицательные толчки равным значением способствуют одинаково энергозависимости, то можно смоделировать инновационный процесс с помощью модели GARCH. Для получения дополнительной информации о том, как смоделировать кластеризацию энергозависимости с помощью модели GARCH, смотрите garch.

Приложения

Econometric ModelerАнализируйте и смоделируйте эконометрические временные ряды

Функции

развернуть все

garchУсловная модель временных рядов отклонения GARCH
estimateСоответствуйте условной модели отклонения к данным
inferВыведите условные отклонения условных моделей отклонения
summarizeОтобразите результаты оценки условной модели отклонения
simulateСимуляция Монте-Карло условных моделей отклонения
filterПропустите воздействия через условную модель отклонения
forecastПредскажите условные отклонения из условных моделей отклонения

Примеры и руководства

Создайте модель

Задайте модели GARCH

Создайте модели GARCH с помощью garch или приложения Econometric Modeler.

Изменение свойств условных моделей отклонения

Измените модифицируемые образцовые свойства с помощью записи через точку.

Задайте условное инновационное распределение модели отклонения

Задайте Гауссов, или t распределил инновационный процесс.

Задайте условную модель отклонения для обменных курсов

Создайте условную модель отклонения для ежедневных обменных курсов валюты Дойчмарки/Британского фунта.

Задайте условные модели среднего значения и отклонения

Создайте составное условное среднее значение и модель отклонения.

Подходящая модель к данным

Выберите ARCH Lags for GARCH Model Using Econometric Modeler App

В интерактивном режиме выберите соответствующее количество ДУГИ и задержек GARCH для модели GARCH ежедневных обменных курсов валюты Дойчмарки/Британского фунта.

Сравните условная модель отклонения соответствуют статистике Используя приложение Econometric Modeler

В интерактивном режиме задайте и соответствуйте GARCH, EGARCH и моделям GJR к данным. Затем определите модель, которая соответствует к данным лучшему путем сравнения подходящей статистики.

Оцените условные модели среднего значения и отклонения

Оцените составное условное среднее значение и модель отклонения.

Выполните образцовую остаточную диагностику GARCH Используя приложение Econometric Modeler

В интерактивном режиме оцените образцовые предположения после подходящих данных к модели GARCH путем выполнения остаточной диагностики.

Выведите условные отклонения и невязки

Выведите условные отклонения из подходящей условной модели отклонения.

Тест отношения правдоподобия для условных моделей отклонения

Соответствуйте двум конкуренциям, условным моделям отклонения к данным, и затем сравните их подгонки с помощью теста отношения правдоподобия.

Сравните условные модели отклонения Используя информационные критерии

Сравните припадки нескольких условных моделей отклонения с помощью AIC и BIC.

Совместно используйте результаты сеанса приложения Econometric Modeler

Экспортируйте переменные в MATLAB® Workspace, сгенерируйте простой текст и живые функции, которые возвращают модель, оцененную на сеансе приложения, или генерируют отчет, записывающий ваши действия на временных рядах и оцененных моделях на сеансе приложения Econometric Modeler.

Сгенерируйте симуляции Монте-Карло

Моделируйте условную модель отклонения

моделируйте условную модель отклонения.

Моделируйте модели GARCH

Моделируйте от процесса GARCH с и не задавая преддемонстрационные данные.

Моделируйте условные модели среднего значения и отклонения

Моделируйте ответы и условные отклонения от составного условного среднего значения и модели отклонения.

Сгенерируйте минимальные прогнозы среднеквадратичной погрешности

Предскажите условную модель отклонения

Предскажите обменный курс валюты Дойчмарки/Британского фунта с помощью подходящей условной модели отклонения.

Предскажите условную модель среднего значения и отклонения

Предскажите ответы и условные отклонения от составного условного среднего значения и модели отклонения.

Концепции

Обзор приложения Econometric Modeler

Приложение Econometric Modeler является интерактивным инструментом для визуализации и анализа одномерных данных временных рядов.

Определение полиномов оператора задержки в интерактивном режиме

Задайте условия полинома оператора задержки для оценки модели временных рядов с помощью Econometric Modeler.

Условные модели отклонения

Узнайте о моделях тот счет на кластеризацию энергозависимости.

Оценка наибольшего правдоподобия для условных моделей отклонения

Узнать, как наибольшее правдоподобие выполняется для условных моделей отклонения.

Условная оценка модели отклонения с ограничениями равенства

Ограничьте модель во время оценки с помощью известных значений параметров.

Преддемонстрационные данные для условной оценки модели отклонения

Задайте преддемонстрационные данные, чтобы инициализировать модель.

Начальные значения для условной оценки модели отклонения

Задайте начальные значения параметров для оценки.

Настройки оптимизации для условной оценки модели отклонения

Диагностируйте проблемы оценки путем определения альтернативных опций оптимизации.

Симуляция Монте-Карло условных моделей отклонения

Узнайте о симуляции Монте-Карло.

Преддемонстрационные данные для условной симуляции модели отклонения

Узнайте о преддемонстрационных требованиях для симуляции.

Прогнозирование Монте-Карло условных моделей отклонения

Узнайте о прогнозировании Монте-Карло.

Прогнозирование MMSE условных моделей отклонения

Узнайте о прогнозировании MMSE.

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте