При моделировании реализаций из процессов GARCH, EGARCH или GJR для инициализации уравнения дисперсии необходимы предварительная выборка условных отклонений и предварительные инновации.
Для моделей GARCH (P, Q) и GJR (P, Q) необходимы отклонения предварительной выборки P и инновации предварительной выборки Q. Для модели EGARCH (P, Q) необходимы максимальные (P, Q) отклонения предварительной выборки и инновации предварительной выборки Q.
Можно либо указать собственные данные предварительной выборки, либо разрешить simulate автоматически создавать данные предварительной выборки.
Если вы позволите simulate создать данные предварительного отбора, затем:
Для предварительных отклонений задается теоретическая безусловная дисперсия моделируемой модели.
Инновации Presample - это случайные выборки из распределения инноваций с теоретической безусловной дисперсией.
Если вы указываете собственные данные предварительного отбора, обратите внимание, что simulate предполагает предварительные инновации со средним нулем. Если наблюдаемый ряд является серией инноваций плюс смещение, вычитайте смещение из наблюдаемого ряда, прежде чем использовать его как предварительный ряд инноваций.
При задании адекватных отклонений и нововведений предварительного образца первая условная дисперсия в рекурсии моделирования одинакова для всех путей выборки. Однако первые смоделированные нововведения являются случайными, так как они являются случайными заимствованиями из распределения инноваций (с общей дисперсией, определяемой дисперсиями и инновациями).