V-Lab
SJ Au Logistica FII非对称GARCH模型（波动性分析模型）
2026年10月1日 星期四的波动率预测
1天
120.17%
increased by 6.16%
1周
161.25%
increased by 47.24%
1个月
190.50%
increased by 76.49%
更新于2026年10月1日星期四 UTC 22:29
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
2021年2月11日 至 2026年9月25日模型洞察
新息冲击曲线发生偏移（γ = -10.00），使得正收益对次日波动率的提升更大，超过同等幅度的负收益。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
AGARCH 模型
点击查看方程
非对称性: 正收益更能提高波动率
| 参数 | 值 | t统计量 |
|---|---|---|
| ω常数项 | 15.0000 | 1.27 |
| αARCH | 0.3306 | 3.36*** |
| βGARCH | 0.3698 | 7.06*** |
| γ杠杆 | -10.0000 | -2.39** |
0.700
持续性2天
半衰期σ
AGARCH 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 | 15.0000 | 1.27 |
α ARCH 对平方冲击的反应 | 0.3306 | 3.36*** |
β GARCH 波动率持续性 | 0.3698 | 7.06*** |
γ 杠杆 对负向冲击的额外反应 | -10.0000 | -2.39** |
持续性:
0.700
半衰期:
2天
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