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日经225指数波动率指数GJR-GARCH模型（波动性分析模型）
2026年9月28日 星期一的波动率预测
1天
102.81%
decreased by 5.57%
1周
102.34%
decreased by 6.04%
1个月
101.09%
decreased by 7.29%
更新于2026年10月2日星期五 UTC 21:42
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3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192%。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192%
| 参数 | 值 | t统计量 |
|---|---|---|
| ω常数项 | 2.6835 | 5.27*** |
| αARCH | 0.1725 | 4.92*** |
| βGARCH | 0.8152 | 33.96*** |
| γ杠杆 | -0.1134 | -2.07** |
0.931
持续性10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 | 2.6835 | 5.27*** |
α ARCH 对平方冲击的反应 | 0.1725 | 4.92*** |
β GARCH 波动率持续性 | 0.8152 | 33.96*** |
γ 杠杆 对负向冲击的额外反应 | -0.1134 | -2.07** |
持续性:
0.931
半衰期:
10天
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