V-Lab
墨西哥比绍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
12.54%
decreased by 0.86%
1周
12.42%
decreased by 0.98%
1个月
12.01%
decreased by 1.39%
更新于2026年10月1日星期四 UTC 20:52
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
1995年5月31日 至 2026年9月25日模型洞察
该资产表现出罕见的反向杠杆效应：正收益对次日波动率的提升比负收益多225%。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
GJR-GARCH 模型
点击查看方程
反向杠杆: 正收益使波动率比负收益多增加225%
| 参数 | 值 | t统计量 |
|---|---|---|
| ω常数项 | 0.0076 | 7.48*** |
| αARCH | 0.1748 | 6.73*** |
| βGARCH | 0.8640 | 78.05*** |
| γ杠杆 | -0.1211 | -3.90*** |
0.978
持续性32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 | 0.0076 | 7.48*** |
α ARCH 对平方冲击的反应 | 0.1748 | 6.73*** |
β GARCH 波动率持续性 | 0.8640 | 78.05*** |
γ 杠杆 对负向冲击的额外反应 | -0.1211 | -3.90*** |
持续性:
0.978
半衰期:
32天