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Direxion Daily AI and Big Data Bear 2X ETF指数GARCH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
49.75%
decreased by 1.99%
1周
50.83%
decreased by 0.91%
1个月
54.10%
increased by 2.36%
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。
σ
EGARCH 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
| 参数 | 值 | t统计量 |
|---|---|---|
| ω常数项 | 0.1444 | 1.68* |
| αARCH | 0.1636 | 2.59*** |
| βGARCH | 0.9466 | 37.57*** |
| γ杠杆 | 0.1281 | 2.06** |
0.947
持续性13天
半衰期σ
EGARCH 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 | 0.1444 | 1.68* |
α ARCH 对平方冲击的反应 | 0.1636 | 2.59*** |
β GARCH 波动率持续性 | 0.9466 | 37.57*** |
γ 杠杆 对负向冲击的额外反应 | 0.1281 | 2.06** |
持续性:
0.947
半衰期:
13天
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