Создайте egarch по умолчанию объект модели и задает свои значения параметров с помощью записи через точку.

Создайте модель EGARCH(0,0).

Mdl = egarch

Mdl = 
  egarch with properties:

     Description: "EGARCH(0,0) Conditional Variance Model (Gaussian Distribution)"
    Distribution: Name = "Gaussian"
               P: 0
               Q: 0
        Constant: NaN
           GARCH: {}
            ARCH: {}
        Leverage: {}
          Offset: 0

Mdl egarch модель. Это содержит неизвестную константу, ее смещением является 0, и инновационным распределением является 'Gaussian'. Модель не имеет GARCH, ДУГИ, или усиливает полиномы.

Задайте две неизвестных ДУГИ и усильте коэффициенты для задержек одна и две записи через точку использования.

Mdl.ARCH = {NaN NaN};
Mdl.Leverage = {NaN NaN};
Mdl

Mdl = 
  egarch with properties:

     Description: "EGARCH(0,2) Conditional Variance Model (Gaussian Distribution)"
    Distribution: Name = "Gaussian"
               P: 0
               Q: 2
        Constant: NaN
           GARCH: {}
            ARCH: {NaN NaN} at lags [1 2]
        Leverage: {NaN NaN} at lags [1 2]
          Offset: 0

Q, ARCH, и Leverage свойства обновляются к 2, {NaN NaN}, {NaN NaN}, соответственно. Две ДУГИ и коэффициенты рычагов сопоставлены с задержками 1 и 2.

Создайте egarch объект модели с помощью краткого обозначения egarch(P,Q), где P степень полинома GARCH и Q степень полинома рычагов и ДУГИ.

Создайте модель EGARCH(3,2).

Mdl = egarch(3,2)

Mdl = 
  egarch with properties:

     Description: "EGARCH(3,2) Conditional Variance Model (Gaussian Distribution)"
    Distribution: Name = "Gaussian"
               P: 3
               Q: 2
        Constant: NaN
           GARCH: {NaN NaN NaN} at lags [1 2 3]
            ARCH: {NaN NaN} at lags [1 2]
        Leverage: {NaN NaN} at lags [1 2]
          Offset: 0

Mdl egarch объект модели. Все свойства Mdl, кроме PQ, и Distribution, NaN значения. По умолчанию, программное обеспечение:

Mdl задает только функциональную форму модели EGARCH. Поскольку это содержит неизвестные значения параметров, можно передать Mdl и данные timeseries к estimate оценить параметры.

Создайте egarch аргументы пары "имя-значение" использования объекта модели.

Задайте модель EGARCH(1,1). По умолчанию условное среднее смещение модели является нулем. Укажите, что смещением является NaN. Включайте термин рычагов.

Mdl = egarch('GARCHLags',1,'ARCHLags',1,'LeverageLags',1,'Offset',NaN)

Mdl = 
  egarch with properties:

     Description: "EGARCH(1,1) Conditional Variance Model with Offset (Gaussian Distribution)"
    Distribution: Name = "Gaussian"
               P: 1
               Q: 1
        Constant: NaN
           GARCH: {NaN} at lag [1]
            ARCH: {NaN} at lag [1]
        Leverage: {NaN} at lag [1]
          Offset: NaN

Mdl egarch объект модели. Программное обеспечение устанавливает все параметры на NaN, кроме PQ, и Distribution.

Начиная с Mdl содержит NaN значения, Mdl подходит для оценки только. Передайте Mdl и данные timeseries к estimate.

Создайте модель EGARCH(1,1) со средним смещением,

где $${\epsilon }_t={\sigma }_t{z}_t,$$

и $$z_t$$ независимый политик и тождественно распределил стандартный Гауссов процесс.

Mdl = egarch('Constant',0.0001,'GARCH',0.75,...
    'ARCH',0.1,'Offset',0.5,'Leverage',{-0.3 0 0.01})

Mdl = 
  egarch with properties:

     Description: "EGARCH(1,3) Conditional Variance Model with Offset (Gaussian Distribution)"
    Distribution: Name = "Gaussian"
               P: 1
               Q: 3
        Constant: 0.0001
           GARCH: {0.75} at lag [1]
            ARCH: {0.1} at lag [1]
        Leverage: {-0.3 0.01} at lags [1 3]
          Offset: 0.5

egarch значения по умолчанию присвоений к любым свойствам вы не задаете с аргументами пары "имя-значение". Альтернативным способом задать компонент рычагов является 'Leverage',{-0.3 0.01},'LeverageLags',[1 3].

Доступ к свойствам созданного egarch объект модели с помощью записи через точку.

Создайте egarch объект модели.

Mdl = egarch(3,2)

Mdl = 
  egarch with properties:

     Description: "EGARCH(3,2) Conditional Variance Model (Gaussian Distribution)"
    Distribution: Name = "Gaussian"
               P: 3
               Q: 2
        Constant: NaN
           GARCH: {NaN NaN NaN} at lags [1 2 3]
            ARCH: {NaN NaN} at lags [1 2]
        Leverage: {NaN NaN} at lags [1 2]
          Offset: 0

Удалите второй срок GARCH из модели. Таким образом, укажите, что коэффициентом GARCH второго изолированного условного отклонения является 0.

Mdl.GARCH{2} = 0

Mdl = 
  egarch with properties:

     Description: "EGARCH(3,2) Conditional Variance Model (Gaussian Distribution)"
    Distribution: Name = "Gaussian"
               P: 3
               Q: 2
        Constant: NaN
           GARCH: {NaN NaN} at lags [1 3]
            ARCH: {NaN NaN} at lags [1 2]
        Leverage: {NaN NaN} at lags [1 2]
          Offset: 0

Полином GARCH имеет два неизвестных параметра, соответствующие задержкам 1 и 3.

Отобразите распределение воздействий.

Mdl.Distribution

ans = struct with fields:
    Name: "Gaussian"

Воздействия являются Гауссовыми со средним значением 0 и отклонением 1.

Укажите, что базовые воздействия имеют t распределение с пятью степенями свободы.

Mdl.Distribution = struct('Name','t','DoF',5)

Mdl = 
  egarch with properties:

     Description: "EGARCH(3,2) Conditional Variance Model (t Distribution)"
    Distribution: Name = "t", DoF = 5
               P: 3
               Q: 2
        Constant: NaN
           GARCH: {NaN NaN} at lags [1 3]
            ARCH: {NaN NaN} at lags [1 2]
        Leverage: {NaN NaN} at lags [1 2]
          Offset: 0

Укажите, что коэффициенты ДУГИ 0.2 для первой задержки и 0.1 для второй задержки.

Mdl.ARCH = {0.2 0.1}

Mdl = 
  egarch with properties:

     Description: "EGARCH(3,2) Conditional Variance Model (t Distribution)"
    Distribution: Name = "t", DoF = 5
               P: 3
               Q: 2
        Constant: NaN
           GARCH: {NaN NaN} at lags [1 3]
            ARCH: {0.2 0.1} at lags [1 2]
        Leverage: {NaN NaN} at lags [1 2]
          Offset: 0

Чтобы оценить остающиеся параметры, можно передать Mdl и ваши данные, чтобы оценить и использовать заданные параметры в качестве ограничений равенства. Или, можно задать остальную часть значений параметров, и затем симулировать или предсказать условные отклонения из модели GARCH путем передачи полностью заданной модели simulate или forecast, соответственно.

Подбирайте модель EGARCH к ежегодным временным рядам датской номинальной биржи, возвращается от 1922-1999.

Загрузите Data_Danish набор данных. График номинал возвращается (RN).

load Data_Danish;
nr = DataTable.RN;

figure;
plot(dates,nr);
hold on;
plot([dates(1) dates(end)],[0 0],'r:'); % Plot y = 0
hold off;
title('Danish Nominal Stock Returns');
ylabel('Nominal return (%)');
xlabel('Year');

Номинальный ряд возврата, кажется, имеет ненулевое условное среднее смещение и, кажется, показывает кластеризацию энергозависимости. Таким образом, изменчивость меньше в течение более ранних лет, чем это в течение более поздних лет. В данном примере примите, что модель EGARCH(1,1) подходит для этого ряда.

Создайте модель EGARCH(1,1). Условное среднее смещение является нулем по умолчанию. Чтобы оценить смещение, укажите, что это - NaN. Включайте задержку рычагов.

Mdl = egarch('GARCHLags',1,'ARCHLags',1,'LeverageLags',1,'Offset',NaN);

Подбирайте модель EGARCH(1,1) к данным.

EstMdl = estimate(Mdl,nr);

 
    EGARCH(1,1) Conditional Variance Model with Offset (Gaussian Distribution):
 
                     Value       StandardError    TStatistic     PValue  
                   __________    _____________    __________    _________

    Constant         -0.62723       0.74401        -0.84304       0.39921
    GARCH{1}          0.77419       0.23628          3.2766     0.0010507
    ARCH{1}           0.38636       0.37361          1.0341       0.30107
    Leverage{1}    -0.0024989       0.19222          -0.013       0.98963
    Offset            0.10325      0.037727          2.7368     0.0062047

EstMdl полностью заданный egarch объект модели. Таким образом, это не содержит NaN значения. Можно оценить соответствие модели путем генерации остаточных значений с помощью infer, и затем анализ их.

Чтобы симулировать условные отклонения или ответы, передайте EstMdl к simulate.

Чтобы предсказать инновации, передайте EstMdl к forecast.

Симулируйте условное отклонение или пути к ответу от полностью заданного egarch объект модели. Таким образом, симулируйте от предполагаемого egarch модель или известный egarch модель, в которой вы задаете все значения параметров.

Загрузите Data_Danish набор данных.

load Data_Danish;
rn = DataTable.RN;

Создайте модель EGARCH(1,1) с неизвестным условным средним смещением. Подбирайте модель к ежегодному, номинальному ряду возврата. Включайте термин рычагов.

Mdl = egarch('GARCHLags',1,'ARCHLags',1,'LeverageLags',1,'Offset',NaN);
EstMdl = estimate(Mdl,rn);

 
    EGARCH(1,1) Conditional Variance Model with Offset (Gaussian Distribution):
 
                     Value       StandardError    TStatistic     PValue  
                   __________    _____________    __________    _________

    Constant         -0.62723       0.74401        -0.84304       0.39921
    GARCH{1}          0.77419       0.23628          3.2766     0.0010507
    ARCH{1}           0.38636       0.37361          1.0341       0.30107
    Leverage{1}    -0.0024989       0.19222          -0.013       0.98963
    Offset            0.10325      0.037727          2.7368     0.0062047

Симулируйте 100 путей условных отклонений и ответов из предполагаемой модели EGARCH.

numObs = numel(rn); % Sample size (T)
numPaths = 100;     % Number of paths to simulate
rng(1);             % For reproducibility
[VSim,YSim] = simulate(EstMdl,numObs,'NumPaths',numPaths);

VSim и YSim T- numPaths матрицы. Строки соответствуют периоду расчета, и столбцы соответствуют симулированному пути.

Постройте среднее значение и процентили на 2,5% и на 97,5% симулировать путей. Сравните статистику симуляции с исходными данными.

VSimBar = mean(VSim,2);
VSimCI = quantile(VSim,[0.025 0.975],2);
YSimBar = mean(YSim,2);
YSimCI = quantile(YSim,[0.025 0.975],2);

figure;
subplot(2,1,1);
h1 = plot(dates,VSim,'Color',0.8*ones(1,3));
hold on;
h2 = plot(dates,VSimBar,'k--','LineWidth',2);
h3 = plot(dates,VSimCI,'r--','LineWidth',2);
hold off;
title('Simulated Conditional Variances');
ylabel('Cond. var.');
xlabel('Year');

subplot(2,1,2);
h1 = plot(dates,YSim,'Color',0.8*ones(1,3));
hold on;
h2 = plot(dates,YSimBar,'k--','LineWidth',2);
h3 = plot(dates,YSimCI,'r--','LineWidth',2);
hold off;
title('Simulated Nominal Returns');
ylabel('Nominal return (%)');
xlabel('Year');
legend([h1(1) h2 h3(1)],{'Simulated path' 'Mean' 'Confidence bounds'},...
    'FontSize',7,'Location','NorthWest');

Предскажите условные отклонения от полностью заданного egarch объект модели. Таким образом, предсказанный от предполагаемого egarch модель или известный egarch модель, в которой вы задаете все значения параметров. Пример следует из Оценки Модель EGARCH.

Загрузите Data_Danish набор данных.

load Data_Danish;
nr = DataTable.RN;

Создайте модель EGARCH(1,1) с неизвестным условным средним смещением и включайте термин рычагов. Подбирайте модель к ежегодному номинальному ряду возврата.

Mdl = egarch('GARCHLags',1,'ARCHLags',1,'LeverageLags',1,'Offset',NaN);
EstMdl = estimate(Mdl,nr);

 
    EGARCH(1,1) Conditional Variance Model with Offset (Gaussian Distribution):
 
                     Value       StandardError    TStatistic     PValue  
                   __________    _____________    __________    _________

    Constant         -0.62723       0.74401        -0.84304       0.39921
    GARCH{1}          0.77419       0.23628          3.2766     0.0010507
    ARCH{1}           0.38636       0.37361          1.0341       0.30107
    Leverage{1}    -0.0024989       0.19222          -0.013       0.98963
    Offset            0.10325      0.037727          2.7368     0.0062047

Предскажите условное отклонение номинальных лет серии 10 возврата в будущее с помощью предполагаемой модели EGARCH. Задайте целый ряд возвратов как преддемонстрационные наблюдения. Программное обеспечение выводит преддемонстрационные условные отклонения с помощью преддемонстрационных наблюдений и модели.

numPeriods = 10;
vF = forecast(EstMdl,numPeriods,nr);

График предсказанные условные отклонения номинала возвращается. Сравните прогнозы с наблюдаемыми условными отклонениями.

v = infer(EstMdl,nr);

figure;
plot(dates,v,'k:','LineWidth',2);
hold on;
plot(dates(end):dates(end) + 10,[v(end);vF],'r','LineWidth',2);
title('Forecasted Conditional Variances of Nominal Returns');
ylabel('Conditional variances');
xlabel('Year');
legend({'Estimation sample cond. var.','Forecasted cond. var.'},...
    'Location','Best');