Модель EGARCH

Экспоненциал, обобщенные, авторегрессивные, условные heteroscedasticity модели для кластеризации энергозависимости

Если положительные и отрицательные толчки равной величиной асимметрично способствуют энергозависимости, то можно смоделировать инновационный процесс с помощью модели EGARCH и включать эффекты рычагов. Для получения дополнительной информации о том, как смоделировать кластеризацию энергозависимости с помощью модели EGARCH, смотрите egarch.

Приложения

Econometric ModelerАнализируйте и смоделируйте эконометрические временные ряды

Функции

развернуть все

egarchУсловная модель временных рядов отклонения EGARCH
estimateПодбирайте условную модель 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 EGARCH

Создайте модели EGARCH с помощью egarch 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.

Подбирайте модель к данным

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 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.

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.

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® Рабочая область, 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.

Сгенерируйте симуляции Монте-Карло

Симулируйте условную модель отклонения

симулируйте условную модель отклонения.

Симулируйте условные модели среднего значения и отклонения

Симулируйте 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 подбиравшей условной модели отклонения.

Предскажите условную модель среднего значения и отклонения

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

Оцените смещение прогноза EGARCH Используя симуляции

Сравните основанные на симуляции прогнозы с прогнозами MMSE оценить смещение.

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 термины 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