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Direxion Daily AI and Big Data Bear 2X ETF广义自回归条件异方差(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

49.52%

increased by 0.64%

1周

50.56%

increased by 1.68%

1个月

53.68%

increased by 4.80%

更新于2026年9月12日星期六 UTC 02:27

时间范围:

6月 ·

1年 ·

2年 ·

全部

graph of Direxion Daily AI and Big Data Bear 2X ETF GARCH

新息冲击曲线

收益如何影响次日的波动率

波动率预测

波动率如何随时间演变

参数估计

2024年5月15日 至 2026年9月11日

模型洞察

波动率冲击以 18个交易日 的半衰期衰减,意味着冲击在约18天后损失一半的影响。

σ

GARCH 模型

点击查看方程

冲击衰减: 冲击的半衰期为18天
参数t统计量
ω常数项0.5906
2.13**
αARCH0.1198
2.16**
βGARCH0.8416
16.22***

0.961

持续性

18天

半衰期
σ

GARCH 模型

点击查看方程

参数t统计量
ω

常数项

无条件方差权重

0.5906
2.13**
α

ARCH

对平方冲击的反应

0.1198
2.16**
β

GARCH

波动率持续性

0.8416
16.22***

持续性:

0.961

半衰期:

18天