V-Lab
澳大利亚GPT集团GJR-GARCH模型（波动性分析模型）
2026年10月1日 星期四的波动率预测
1天
21.99%
increased by 0.64%
1周
21.99%
increased by 0.64%
1个月
21.98%
increased by 0.63%
更新于2026年10月1日星期四 UTC 18:07
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
1990年1月1日 至 2026年9月25日模型洞察
在持续性为 0.990 时，波动率冲击的半衰期为 71个交易日（约0.3年），接近单位根，因此长期预测对该估计非常敏感。
杠杆效应: 负收益对波动率的影响比正收益大208%
σ
GJR-GARCH 模型
点击查看方程
高持续性: 持续性0.990，冲击半衰期约71天杠杆效应: 负收益对波动率的影响比正收益大208%
| 参数 | 值 | t统计量 |
|---|---|---|
| ω常数项 | 0.0183 | 4.25*** |
| αARCH | 0.0235 | 3.81*** |
| βGARCH | 0.9424 | 142.68*** |
| γ杠杆 | 0.0489 | 3.08*** |
0.990
持续性71天
半衰期σ
GJR-GARCH 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 | 0.0183 | 4.25*** |
α ARCH 对平方冲击的反应 | 0.0235 | 3.81*** |
β GARCH 波动率持续性 | 0.9424 | 142.68*** |
γ 杠杆 对负向冲击的额外反应 | 0.0489 | 3.08*** |
持续性:
0.990
半衰期:
71天
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