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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9月14日 星期一的波动率预测

1天

14.93%

decreased by 0.53%

1周

15.12%

decreased by 0.34%

1个月

15.81%

increased by 0.35%

更新于2026年9月12日星期六 UTC 00:53

时间范围:

从

至

6月 ·

1年 ·

2年 ·

5年 ·

10年 ·

全部

graph of 标准普尔小型股600指数 GJR-GARCH

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9月11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342%。

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342%
参数值t统计量
ω常数项0.0233
6.10***
αARCH0.0329
4.35***
βGARCH0.8975
132.15***
γ杠杆0.1127
5.89***

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

0.0233
6.10***
α

ARCH

对平方冲击的反应

0.0329
4.35***
β

GARCH

波动率持续性

0.8975
132.15***
γ

杠杆

对负向冲击的额外反应

0.1127
5.89***

持续性:

0.987

半衰期:

52天