Wilshire 5000 Total Market Index非对称GARCH模型（波动性分析模型）
2026年11月9日 星期一的波动率预测
1天
27.57%
decreased by 2.02%
1周
27.11%
decreased by 2.48%
1个月
25.53%
decreased by 4.06%
更新于2026年11月7日星期六 UTC 05:03
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11月6日模型洞察
新息冲击曲线发生偏移（γ = 0.58），使得负收益对次日波动率的提升更大，超过同等幅度的正收益。该差距在小冲击时最大，在大冲击时收窄。
σ
AGARCH 模型
点击查看方程
非对称性: 负收益更能提高波动率
| 参数 | 值 | t统计量 |
|---|---|---|
| ω常数项 | 0.0002 | 0.02 |
| αARCH | 0.1070 | 7.01*** |
| βGARCH | 0.8642 | 53.90*** |
| γ杠杆 | 0.5760 | 3.79*** |
0.971
持续性24天
半衰期σ
AGARCH 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 | 0.0002 | 0.02 |
α ARCH 对平方冲击的反应 | 0.1070 | 7.01*** |
β GARCH 波动率持续性 | 0.8642 | 53.90*** |
γ 杠杆 对负向冲击的额外反应 | 0.5760 | 3.79*** |
持续性:
0.971
半衰期:
24天
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