富时100波动率指数GJR-GARCH模型（波动性分析模型）
2026年10月16日 星期五的波动率预测
1天
101.00%
increased by 7.35%
1周
102.00%
increased by 8.35%
1个月
104.00%
increased by 10.35%
更新于2026年10月16日星期五 UTC 23:50
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
2000年1月3日 至 2026年10月8日模型洞察
该资产表现出罕见的反向杠杆效应：波动率几乎完全对正收益作出反应，在上涨后的上升幅度远大于下跌后。这与通常的杠杆效应相反，在风险资产中十分罕见。
σ
GJR-GARCH 模型
点击查看方程
反向杠杆: 波动率几乎完全对正收益作出反应
| 参数 | 值 | t统计量 |
|---|---|---|
| ω常数项 | 5.0000 | 3.52*** |
| αARCH | 0.1730 | 3.74*** |
| βGARCH | 0.7900 | 27.04*** |
| γ杠杆 | -0.1507 | -2.51** |
0.888
持续性6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 | 5.0000 | 3.52*** |
α ARCH 对平方冲击的反应 | 0.1730 | 3.74*** |
β GARCH 波动率持续性 | 0.7900 | 27.04*** |
γ 杠杆 对负向冲击的额外反应 | -0.1507 | -2.51** |
持续性:
0.888
半衰期:
6天
波动率指数的其他GJR-GARCH模型分析