美元对印度卢比GJR-GARCH模型（波动性分析模型）
高持续性模型：冲击衰减非常缓慢，理论长期值可能不具实际意义
2026年11月13日 星期五的波动率预测
1天
3.92%
decreased by 0.12%
1周
3.92%
decreased by 0.12%
1个月
3.95%
decreased by 0.09%
更新于2026年11月12日星期四 UTC 19:22
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5月30日 至 2026年11月6日模型洞察
估计的持续性 1.000 达到或超过1（非平稳）：波动率冲击不衰减，长期方差无定义，因此长期预测应谨慎对待。
反向杠杆: 正收益使波动率比负收益多增加118%
σ
GJR-GARCH 模型
点击查看方程
高持续性: 持续性1.000 ≥ 1，冲击不衰减反向杠杆: 正收益使波动率比负收益多增加118%
| 参数 | 值 | t统计量 |
|---|---|---|
| ω常数项 | 0.0001 | 3.07*** |
| αARCH | 0.0848 | 6.85*** |
| βGARCH | 0.9382 | 117.30*** |
| γ杠杆 | -0.0459 | -2.99*** |
1.000
持续性-
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 | 0.0001 | 3.07*** |
α ARCH 对平方冲击的反应 | 0.0848 | 6.85*** |
β GARCH 波动率持续性 | 0.9382 | 117.30*** |
γ 杠杆 对负向冲击的额外反应 | -0.0459 | -2.99*** |
持续性:
1.000
半衰期:
-