<span>sorry to bother all,

</span><br><span>I am recently doing a topic about spillover effect 

between two markets. And I want to use AR(1)-GJR-GARCH(1,1)-M Model. I 

find that rgarch package has <b class="highlight">functions for univariate GARCH model, including GJR.

</span><br><span>My GJR model is

</span>in the attachment.<br><br><br><br><span>where

 Ɛ_(j,t-1)^2 is the squared volitility of counterpart market, 

Ɛ_(i,t-1)^2  is the squared volitility of domestic market. S represent 

good news (S=0)or bad news(S=1). and i write the R code as followings,

</span><br><br><span>>variance.model=list(model="gjrGARCH",garchOrder=c(1,1), external.regressors=lagvoljp)

</span><br><span>>mean.model=list(armaOrder=c(1,0),include.mean=TRUE,garchInMean=TRUE,inMeanType=2,arfima=FALSE,external.regressors=ljp)

</span><br><span>>spec=ugarchspec(variance.model=variance.model,mean.model=mean.model, distribution.model="norm")

</span><br><span>>fit3.sh=ugarchfit(data=shl,spec=spec,out.sample=0,solver="solnp")

</span><br><br><span>But then I figure out that in normal GJR model, the fomula is

<img src="http://r.789695.n4.nabble.com/file/n3706508/formula1.jpg" border="0"> and the function written in rgarch package is also based on it which means it catches news from domestic market.

</span><br><br><span>But in my model, it should catch news from counterpart market, 

</span><br>I was thinking of taking S part as an another external regressors<br>since if <span>

 Ɛ<0,S=1 elseS=0,so I write codes as<br><br></span>

<p class="MsoNormal"><span style="color: black;" lang="EN-US">>resjp[resjp>0]<-0</span></p>

<p class="MsoNormal"><span style="color: black;" lang="EN-US">>voljpgjr<-resjp^2</span></p><p class="MsoNormal">

</p><p class="MsoNormal"><span style="color: rgb(192, 0, 0);" lang="EN-US">>variance.model3sh=list(model="fGARCH",garchOrder=c(1,1),

submodel="GARCH", external.regressors=cbind(lagvoljp,voljpgjr))</span></p>

<p class="MsoNormal"><span style="color: rgb(192, 0, 0);" lang="EN-US">>mean.model3sh=list(armaOrder=c(1,0),include.mean=TRUE,garchInMean=TRUE,inMeanType=2,arfima=FALSE,external.regressors=lagsh)</span></p>

<p class="MsoNormal"><span style="color: rgb(192, 0, 0);" lang="EN-US">>spec3sh=ugarchspec(variance.model=variance.model3sh,mean.model=mean.model3sh,

distribution.model="norm")</span></p>

<p class="MsoNormal"><span style="color: rgb(192, 0, 0);" lang="EN-US">>fit3.sh=ugarchfit(data=shl,spec=spec3sh,out.sample=0,solver="solnp")</span></p>

<p class="MsoNormal"><span style="color: rgb(192, 0, 0);" lang="EN-US">>fit3.sh</span></p><p class="MsoNormal"><span style="color: rgb(192, 0, 0);" lang="EN-US"><br></span></p><p class="MsoNormal"><span style="color: rgb(192, 0, 0);" lang="EN-US">But the result is still disappointed that the coefficient which reflect volatility spillover effect is always not significant and almost 0. I tried other dataset, but the result is the same.<br>

</span></p>

<br><span>Here is my question,

How could i change the code to let the S reflects the effect from counterpart market? Are there any codes I write have problems and un-reasonable part? Thisi is important for me!

Thank you so much!

</span><br><br><span>Sincerely,

</span><br><span>Zoe

        </span>