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美国国际商业机器公司(IBM)GJR-GARCH模型（波动性分析模型）
2026年10月2日 星期五的波动率预测
1天
34.67%
decreased by 0.19%
1周
34.54%
decreased by 0.32%
1个月
34.03%
decreased by 0.83%
更新于2026年10月1日星期四 UTC 23:11
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2日 至 2026年9月25日模型洞察
该资产表现出强的杠杆效应：负收益使次日波动率比同等正收益多增加114%。
σ
GJR-GARCH 模型
点击查看方程
杠杆效应: 负收益对波动率的影响比正收益大114%
| 参数 | 值 | t统计量 |
|---|---|---|
| ω常数项 | 0.0418 | 3.51*** |
| αARCH | 0.0308 | 3.95*** |
| βGARCH | 0.9390 | 112.64*** |
| γ杠杆 | 0.0350 | 2.12** |
0.987
持续性54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 | 0.0418 | 3.51*** |
α ARCH 对平方冲击的反应 | 0.0308 | 3.95*** |
β GARCH 波动率持续性 | 0.9390 | 112.64*** |
γ 杠杆 对负向冲击的额外反应 | 0.0350 | 2.12** |
持续性:
0.987
半衰期:
54天
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