V-Lab
Plural Logistica Fii Classe Un非对称GARCH模型（波动性分析模型）
2026年7月27日 星期一的波动率预测
1天
19.25%
decreased by 0.70%
1周
19.70%
decreased by 0.25%
1个月
20.85%
increased by 0.90%
更新于2026年7月26日星期日 UTC 07:13
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
2021年3月17日 至 2026年7月24日模型洞察
新息冲击曲线发生偏移（γ = -0.44），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 | 0.1173 | 8.51*** |
| αARCH | 0.0874 | 17.22*** |
| βGARCH | 0.8465 | 79.96*** |
| γ杠杆 | -0.4426 | -6.15*** |
0.934
持续性10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 | 0.1173 | 8.51*** |
α ARCH 对平方冲击的反应 | 0.0874 | 17.22*** |
β GARCH 波动率持续性 | 0.8465 | 79.96*** |
γ 杠杆 对负向冲击的额外反应 | -0.4426 | -6.15*** |
持续性:
0.934
半衰期:
10天
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