V-Lab
Storage King Group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
23.26%
decreased by 1.92%
1周
26.71%
increased by 1.53%
1个月
27.72%
increased by 2.54%
更新于2026年10月1日星期四 UTC 18:08
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
2023年7月31日 至 2026年9月25日模型洞察
新息冲击曲线发生偏移（γ = 1.64），使得负收益对次日波动率的提升更大，超过同等幅度的正收益。该差距在小冲击时最大，在大冲击时收窄。
σ
AGARCH 模型
点击查看方程
非对称性: 负收益更能提高波动率
| 参数 | 值 | t统计量 |
|---|---|---|
| ω常数项 | 1.6654 | 3.60*** |
| αARCH | 0.1628 | 2.40** |
| βGARCH | 0.1620 | 1.83* |
| γ杠杆 | 1.6429 | 2.18** |
0.325
持续性1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 | 1.6654 | 3.60*** |
α ARCH 对平方冲击的反应 | 0.1628 | 2.40** |
β GARCH 波动率持续性 | 0.1620 | 1.83* |
γ 杠杆 对负向冲击的额外反应 | 1.6429 | 2.18** |
持续性:
0.325
半衰期:
1天
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