GARCHProcess
GARCHProcess[κ,{α1,…,αq},{β1,…,βp}]
標準ホワイトノイズで駆動される,次数 p および q のGARCH(一般化された自己回帰条件付き分散不均一)過程を表す.
GARCHProcess[κ,{α1,…,αq},{β1,…,βp},init]
初期データが init であるGARCH過程を表す.
詳細
- GARCHProcessは,離散時間・連続状態のランダム過程である.
- 条件付き平均Expectation[x[t]{x[t-1],…}]=0およびExpectation[x[t]2{x[t-1],…}]で与えられる条件付き分散 が方程式 を満足するのであれば,過程 x[t]はGARCH過程である.
- 初期データinit はリスト{…,y[-2],y[-1]}として,またはタイムスタンプが{…,-2,-1}であると了解される単一路TemporalDataオブジェクトとして与えることができる.
- スカラーGARCHProcessは非負の係数 αi および βj,また正の係数 κ を持たなければならない.
- GARCHProcess[q,p]は,EstimatedProcessおよび関連関数で使われる,次数 q および p のGARCH過程を表す.
- GARCHProcessは,RandomFunction,CovarianceFunction,TimeSeriesForecast等の関数で使うことができる.
例題
すべて開くすべて閉じる例 (3)
スコープ (13)
基本的な用法 (8)
積分されたGARCHProcess:
爆発GARCHProcess:
GARCHProcessが共分散定常になるための条件:
GARCHProcess[1,1]の二次定常性の範囲:
GARCHProcessを推定する:
過程スライス特性 (5)
特性と関係 (3)
GARCHProcessの値は無相関である:
対応するARMAProcess:
GARCHProcessの値を平方したものはARMAProcessに従う:
テキスト
Wolfram Research (2014), GARCHProcess, Wolfram言語関数, https://reference.wolfram.com/language/ref/GARCHProcess.html.
CMS
Wolfram Language. 2014. "GARCHProcess." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. https://reference.wolfram.com/language/ref/GARCHProcess.html.
APA
Wolfram Language. (2014). GARCHProcess. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/GARCHProcess.html