Если отрицательные шоки способствуют больше энергозависимости, чем положительные шоки, то можно смоделировать инновационный процесс с помощью модели GJR и включать эффекты рычагов. Для получения дополнительной информации о том, как смоделировать кластеризацию энергозависимости с помощью модели GJR, смотрите gjr.
| Econometric Modeler | Анализируйте и смоделируйте эконометрические временные ряды |
Создайте модели GJR с помощью gjr или приложение Econometric Modeler.
Изменение свойств условных моделей отклонения
Измените модифицируемые свойства модели 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.
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.
Тест отношения правдоподобия для условных моделей отклонения
Подбирайте две конкуренции, условные модели отклонения к данным, и затем сравните их подгонки с помощью теста отношения правдоподобия.
Оцените условную модель среднего значения и отклонения
Оцените составное условное среднее значение и модель отклонения.
Выполните остаточную диагностику модели GARCH Используя приложение Econometric Modeler
В интерактивном режиме оцените предположения модели после подходящих данных к модели GARCH путем выполнения остаточной диагностики.
Выведите условные отклонения и остаточные значения
Выведите условные отклонения из подбиравшей условной модели отклонения.
Совместно используйте результаты сеанса приложения Econometric Modeler
Экспортируйте переменные в MATLAB® Workspace, сгенерируйте простой текст и live 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.
Используя теорию экстремума и связки, чтобы оценить риск рынка
В этом примере показано, как смоделировать риск рынка гипотетического глобального портфеля фондового индекса с методом симуляции Монте-Карло с помощью t связки и Теории экстремума (EVT) Студента.
Симулируйте условную модель отклонения
симулируйте условную модель отклонения.
Симулируйте от процесса GARCH с и не задавая преддемонстрационные данные.
Симулируйте условные модели среднего значения и отклонения
Симулируйте ответы и условные отклонения от составного условного среднего значения и модели отклонения.
Сгенерируйте прогнозы MMSE из модели GJR.
Предскажите условную модель отклонения
Предскажите обменный курс валюты Дойчмарки/Британского фунта с помощью подбиравшей условной модели отклонения.
Предскажите условную модель среднего значения и отклонения
Предскажите ответы и условные отклонения от составного условного среднего значения и модели отклонения.
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.
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.