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Varopakorn PCLGJR-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

54.75%

increased by 14.11%

1周

56.61%

increased by 15.97%

1个月

61.88%

increased by 21.24%

更新于2026年10月1日星期四 UTC 22:22

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时间范围:

从

24-09-30

至

26-09-30

6月 ·

1年 ·

2年 ·

5年 ·

10年 ·

全部

Varopakorn PCL GJR-GARCH 图表

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

1992年7月17日 至 2026年9月25日

模型洞察

波动率冲击以 16个交易日 的半衰期衰减，意味着冲击在约16天后损失一半的影响。

σ

GJR-GARCH 模型

点击查看方程

冲击衰减: 冲击的半衰期为16天
参数值t统计量
ω常数项0.9421
4.23***
αARCH0.1578
4.24***
βGARCH0.8147
30.73***
γ杠杆-0.0315
-0.55

0.957

持续性

16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

0.9421
4.23***
α

ARCH

对平方冲击的反应

0.1578
4.24***
β

GARCH

波动率持续性

0.8147
30.73***
γ

杠杆

对负向冲击的额外反应

-0.0315
-0.55

持续性:

0.957

半衰期:

16天