GARCH (1, 1) requires the constrain

GARCH (1, 1) requires the constraints, α1 ≥ 0 and β1 ≥ 0 to ensure σt is strictly positive. The coefficient α1 measures the degree to which volatility shock that occurs now feeds through into next period’s volatility. If β1 coefficient is high, it can be inferred that the shocks to conditional variance dies after a long time. Volatility is said to be persistent in such a case. If α1 is high, it can be inferred that the responses of volatility to market movements is intense. If α1 is high and β1 is low, volatilities are sharp. The sum of α1 and β1 measures the rate at which this effect dies out over time. If the sum of α1 and β1 is close to one, a shock at time t will persist for a long time in the future. If the sum of α1 and β1 is high, it indicates a long memory. If the sum of these two variables is equal to one, it implies that any shock will lead to a permanent change in all future values. GARCH captures the serial dependence of the volatility. On account of its conditional property, GARCH draws future observations based on the immediate past observations. Variance of the current error term is modeled as a function of the previous period’s error terms’ variances. GARCH, thus, depends on the time-varying variance.

Kết quả (Việt) 1:

GARCH (1, 1) đòi hỏi phải có những hạn chế, α1 ≥ 0 và β1 ≥ 0 để đảm bảo σt là hoàn toàn tích cực. Hệ số α1 đo mức độ mà bay hơi sốc xảy ra bây giờ nguồn cấp dữ liệu thông qua vào giai đoạn tiếp theo biến động. Nếu hệ số β1 là rất cao, nó có thể suy ra rằng chấn động để có điều kiện phương sai chết sau một thời gian dài. Biến động được gọi là liên tục trong trường hợp này. Nếu α1 là rất cao, nó có thể suy ra rằng phản ứng của bay hơi để phong trào thị trường có cường độ cao. Nếu α1 cao và β1 thấp, volatilities được sắc nét. Tổng của α1 và β1 đo tỷ lệ mà tại đó có hiệu lực này chết theo thời gian. Nếu tổng của α1 và β1 là gần một, một cú sốc tại thời điểm t sẽ tồn tại trong một thời gian dài trong tương lai. Nếu tổng của α1 và β1 là rất cao, nó chỉ ra một bộ nhớ dài. Nếu là số tiền của những hai biến bằng 1, nó ngụ ý sốc bất kỳ sẽ dẫn đến một sự thay đổi vĩnh viễn trong tất cả các giá trị trong tương lai. GARCH bắt nối tiếp của phụ thuộc vào sự biến động. Trên tài khoản của mình bất động sản có điều kiện, GARCH rút ra trong tương lai quan sát dựa trên ngay lập tức trong quá khứ quan sát. Phương sai của một thuật ngữ lỗi hiện tại được mô phỏng như một chức năng của giai đoạn trước lỗi khoản chênh lệch. GARCH, do đó, phụ thuộc vào phương sai thay đổi thời gian.

Kết quả (Việt) 2:

GARCH (1, 1) đòi hỏi sự ràng buộc, α1 ≥ 0 và β1 ≥ 0 để đảm bảo σt là nghiêm tích cực. Các α1 hệ số đo lường mức độ biến động sốc xảy ra tại feed thông qua vào biến động thời gian tới. Nếu hệ số β1 là cao, nó có thể được suy ra rằng các cú sốc để đổi có điều kiện chết sau một thời gian dài. Biến động được cho là liên tục trong một trường hợp như vậy. Nếu α1 ​​là cao, nó có thể được suy ra rằng các câu trả lời của biến động với những diễn biến trên thị trường với cường độ cao. Nếu α1 ​​là cao và β1 là thấp, biến động rất mạnh. Tổng số biện pháp α1 và β1 tốc độ mà hiệu ứng này chết dần. Nếu tổng của α1 và β1 gần một, một cú sốc tại thời điểm t sẽ vẫn tồn tại trong một thời gian dài trong tương lai. Nếu tổng của α1 và β1 là cao, nó cho thấy một bộ nhớ lâu. Nếu tổng của hai biến là bằng một, nó ngụ ý rằng bất kỳ cú sốc sẽ dẫn đến một sự thay đổi thường xuyên trong tất cả các giá trị trong tương lai. GARCH chụp sự phụ thuộc nối tiếp của sự biến động. Trên tài khoản của tài sản có điều kiện của nó, GARCH rút quan sát trong tương lai dựa trên những quan sát qua ngay lập tức. Phương sai của sai hiện tại được mô phỏng như một chức năng của phương sai sai số thời gian trước. GARCH, do đó, phụ thuộc vào sự biến đổi của thời gian.