V-Lab
泰国证券交易所SET指数的MF2-GARCH（波动性分析模型）
2026年10月1日 星期四的波动率预测
1天
19.59%
increased by 7.20%
1周
19.11%
increased by 6.72%
1个月
18.38%
increased by 5.99%
更新于2026年10月1日星期四 UTC 18:00
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265%。
σ
MF2-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265%
| 参数 | 值 | t统计量 |
|---|---|---|
| m窗口 | 21 | |
| αARCH | 0.0515 | 3.46*** |
| βGARCH | 0.7810 | 35.23*** |
| γ杠杆 | 0.1367 | 4.35*** |
| λ₁τ截距 | 0.0030 | 2.57** |
| λ₂预测调整 | 0.0225 | 3.19*** |
| λ₃τ持续性 | 0.9762 | 132.15*** |
0.901
持续性7天
半衰期σ
MF2-GARCH 模型
点击查看方程
| 参数 | 值 | t统计量 |
|---|---|---|
m 窗口 滚动窗口长度 | 21 | |
α ARCH 对平方冲击的反应 | 0.0515 | 3.46*** |
β GARCH 波动率持续性 | 0.7810 | 35.23*** |
γ 杠杆 对负向冲击的额外反应 | 0.1367 | 4.35*** |
λ₁ τ截距 基线长期系数 | 0.0030 | 2.57** |
λ₂ 预测调整 预测表现敏感度 | 0.0225 | 3.19*** |
λ₃ τ持续性 长期因子持续性 | 0.9762 | 132.15*** |
持续性:
0.901
半衰期:
7天
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