Presample data является данными из моментов времени перед началом периода наблюдения. В Econometrics Toolbox™ можно задать собственные преддемонстрационные данные или использовать автоматически сгенерированные преддемонстрационные данные.
В условной модели отклонения, текущем значении инновационного условного отклонения, зависит от исторической информации. Историческая информация включает прошлые условные отклонения, и прошлые инновации,
Количество прошлых отклонений и инноваций, от которых зависит текущее условное отклонение, определяется степенью условной модели отклонения. Например, в модели GARCH(1,1), каждое условное отклонение зависит от одного изолированного отклонения и изолированной инновации в квадрате,
В общем случае трудности возникают в начале ряда, потому что вклад вероятности первых нескольких инноваций является условным выражением на исторической информации, которая не наблюдается. В GARCH (1,1) пример, зависит от и Эти значения не наблюдаются.
Для GARCH (P, Q) и GJR (P, Q) модели, преддемонстрационные отклонения P и преддемонстрационные инновации Q необходимы, чтобы инициализировать уравнение отклонения. Для EGARCH (P, Q) модель, макс. (P, Q) преддемонстрационные отклонения и преддемонстрационные инновации Q необходимы, чтобы инициализировать уравнение отклонения.
Если вы хотите задать свои собственные преддемонстрационные отклонения и инновации к estimate, используйте аргументы V0 значения имени и E0, соответственно.
По умолчанию, estimate генерирует автоматические преддемонстрационные данные можно следующим образом. Для моделей GARCH и GJR:
Преддемонстрационные инновации установлены в оценку безусловного стандартного отклонения инновационного ряда. Если существует средний срок смещения, преддемонстрационные инновации заданы как демонстрационное стандартное отклонение настроенного смещением ряда. Если существует значительное смещение, преддемонстрационные инновации заданы как квадратный корень из демонстрационного среднего значения ряда ответа в квадрате.
Преддемонстрационные отклонения установлены в оценку безусловного отклонения инновационного ряда. Если существует средний срок смещения, преддемонстрационные инновации заданы как демонстрационное среднее значение настроенного смещением ряда в квадрате. Если существует значительное смещение, преддемонстрационные отклонения заданы как демонстрационное среднее значение ряда ответа в квадрате.
Для моделей EGARCH:
Преддемонстрационные отклонения вычисляются что касается моделей GARCH и GJR.
Обнуляются преддемонстрационные инновации.