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南京埃斯顿自动化股份有限公司非对称GARCH模型（波动性分析模型）
2026年9月11日 星期五的波动率预测
1天
63.66%
increased by 3.29%
1周
87.81%
increased by 27.44%
1个月
106.99%
increased by 46.62%
更新于2026年9月11日星期五 UTC 19:17
参数估计
2026年3月9日 至 2026年9月4日模型洞察
新息冲击曲线发生偏移（γ = -3.35），使得正收益对次日波动率的提升更大，超过同等幅度的负收益。波动率在上涨后比下跌后上升更多，与通常的杠杆效应相反，在风险资产中少见。
σ
AGARCH 模型
点击查看方程
非对称性: 正收益更能提高波动率
| 参数 | 值 | t统计量 |
|---|---|---|
| ω常数项 | 8.9108 | 1.64 |
| αARCH | 0.4228 | 2.77*** |
| βGARCH | 0.3138 | 2.71*** |
| γ杠杆 | -3.3541 | -3.15*** |
0.737
持续性2天
半衰期σ
AGARCH 模型
点击查看方程
| 参数 | 值 | t统计量 |
|---|---|---|
ω 常数项 无条件方差权重 | 8.9108 | 1.64 |
α ARCH 对平方冲击的反应 | 0.4228 | 2.77*** |
β GARCH 波动率持续性 | 0.3138 | 2.71*** |
γ 杠杆 对负向冲击的额外反应 | -3.3541 | -3.15*** |
持续性:
0.737
半衰期:
2天
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