V-Lab
Direxion Daily AI and Big Data Bear 2X ETF非对称指数ARCH模型（波动性分析模型）
2026年9月14日 星期一的波动率预测
1天
49.25%
decreased by 2.15%
1周
50.59%
decreased by 0.81%
1个月
54.68%
increased by 3.28%
更新于2026年9月12日星期六 UTC 02:27
参数估计
2024年5月15日 至 2026年9月11日模型洞察
该资产表现出罕见的反向杠杆效应：波动率几乎完全对正收益作出反应，在上涨后的上升幅度远大于下跌后。这与通常的杠杆效应相反，在风险资产中十分罕见。 波动率幂次 δ = 1.08 小于2，因此大冲击对波动率的影响低于二次方，是一种比标准GARCH更抗异常值的反应。
σ
APARCH 模型
点击查看方程
反向杠杆: 波动率几乎完全对正收益作出反应δ = 1.08 · 次二次幂
| 参数 | 值 | t统计量 |
|---|---|---|
| ω常数项 | 0.1956 | 2.22** |
| αARCH | 0.0842 | 2.52** |
| βGARCH | 0.8876 | 23.67*** |
| γ杠杆 | -0.8260 | -2.58*** |
| δ幂 | 1.0759 | 2.59*** |
0.957
持续性16天
半衰期σ
APARCH 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 | 0.1956 | 2.22** |
α ARCH 对平方冲击的反应 | 0.0842 | 2.52** |
β GARCH 波动率持续性 | 0.8876 | 23.67*** |
γ 杠杆 对负向冲击的额外反应 | -0.8260 | -2.58*** |
δ 幂 变换幂次 | 1.0759 | 2.59*** |
持续性:
0.957
半衰期:
16天
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