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标准普尔小型股600指数GJR-GARCH模型（波动性分析模型）
2026年10月6日 星期二的波动率预测
1天
12.47%
decreased by 0.42%
1周
12.77%
decreased by 0.12%
1个月
13.80%
increased by 0.91%
更新于2026年10月5日星期一 UTC 23:09
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1日 至 2026年10月2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337%。
σ
GJR-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337%
| 参数 | 值 | t统计量 |
|---|---|---|
| ω常数项 | 0.0232 | 6.09*** |
| αARCH | 0.0332 | 4.38*** |
| βGARCH | 0.8975 | 132.14*** |
| γ杠杆 | 0.1121 | 5.87*** |
0.987
持续性52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 | 0.0232 | 6.09*** |
α ARCH 对平方冲击的反应 | 0.0332 | 4.38*** |
β GARCH 波动率持续性 | 0.8975 | 132.14*** |
γ 杠杆 对负向冲击的额外反应 | 0.1121 | 5.87*** |
持续性:
0.987
半衰期:
52天
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