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富时100波动率指数GJR-GARCH模型(波动性分析模型)

2026年9月11日 星期五的波动率预测

1天

111.71%

decreased by 7.50%

1周

110.57%

decreased by 8.64%

1个月

108.21%

decreased by 11.00%

更新于2026年9月12日星期六 UTC 00:50

时间范围:

6月 ·

1年 ·

2年 ·

5年 ·

10年 ·

全部

graph of 富时100波动率指数 GJR-GARCH

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9月10日
边界参数

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t统计量
ω常数项5.0000
3.51***
αARCH0.1740
3.75***
βGARCH0.7895
27.05***
γ杠杆-0.1515
-2.52**

0.888

持续性

6天

半衰期
σ

GJR-GARCH 模型

点击查看方程

参数t统计量
ω

常数项

无条件方差权重

5.0000
3.51***
α

ARCH

对平方冲击的反应

0.1740
3.75***
β

GARCH

波动率持续性

0.7895
27.05***
γ

杠杆

对负向冲击的额外反应

-0.1515
-2.52**

持续性:

0.888

半衰期:

6天