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CBOE EFA ETF Volatility IndexGJR-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
228.26%
decreased by 21.30%
1周
221.96%
decreased by 27.60%
1个月
202.85%
decreased by 46.71%
更新于2026年10月1日星期四 UTC 11:35
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
2008年1月2日 至 2026年9月25日模型洞察
该资产表现出罕见的反向杠杆效应：正收益对次日波动率的提升比负收益多254%。波动率在上涨后比下跌后上升更多，与通常的杠杆效应相反，在风险资产中少见。
σ
GJR-GARCH 模型
点击查看方程
反向杠杆: 正收益使波动率比负收益多增加254%
| 参数 | 值 | t统计量 |
|---|---|---|
| ω常数项 | 5.0000 | 5.17*** |
| αARCH | 0.2135 | 4.43*** |
| βGARCH | 0.8102 | 34.58*** |
| γ杠杆 | -0.1532 | -2.28** |
0.947
持续性13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 | 5.0000 | 5.17*** |
α ARCH 对平方冲击的反应 | 0.2135 | 4.43*** |
β GARCH 波动率持续性 | 0.8102 | 34.58*** |
γ 杠杆 对负向冲击的额外反应 | -0.1532 | -2.28** |
持续性:
0.947
半衰期:
13天
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