V-Lab
Cheetah Net Supply Chain Ser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
106.28%
increased by 5.99%
1周
131.36%
increased by 31.07%
1个月
216.08%
increased by 115.79%
更新于2026年9月11日星期五 UTC 22:42
参数估计
2023年8月1日 至 2026年9月11日边界参数
模型洞察
该资产表现出罕见的反向杠杆效应：正收益对次日波动率的提升比负收益多91%。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。 波动率幂次 δ = 0.50 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: 正收益使波动率比负收益多增加91%δ = 0.50 · 次二次幂
| 参数 | 值 | t统计量 |
|---|---|---|
| ω常数项 | 0.3058 | 0.97 |
| αARCH | 0.2339 | 1.54 |
| βGARCH | 0.7540 | 7.99*** |
| γ杠杆 | -0.5694 | -2.59*** |
| δ幂 | 0.5000 | 1.10 |
0.938
持续性11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 | 0.3058 | 0.97 |
α ARCH 对平方冲击的反应 | 0.2339 | 1.54 |
β GARCH 波动率持续性 | 0.7540 | 7.99*** |
γ 杠杆 对负向冲击的额外反应 | -0.5694 | -2.59*** |
δ 幂 变换幂次 | 0.5000 | 1.10 |
持续性:
0.938
半衰期:
11天
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