Začněte nyníZačněte zdarma

Souvztažnost předpovězené volatility a VaR

Graf hodnoty v riziku (value-at-risk) ukazuje výraznou časovou proměnlivost v riziku poklesu. Tato proměnlivost je z velké části způsobena časovou proměnlivostí volatility výnosů. V tomto cvičení ověříš, že to platí i pro denní výnosy Microsoftu – vykreslíš do jednoho grafu 5% value-at-risk i odhadovanou volatilitu. Objekt garchroll s výstupem klouzavého odhadu GARCH je ti v konzoli již k dispozici.

Toto cvičení je součástí kurzu

GARCH modely v R

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Získej z garchroll datový rámec s predikcemi střední hodnoty a volatility.
  • Použij příslušnou metodu k extrakci 5% VaR z garchroll.
  • Extrahuj volatilitu z garchpreds.
  • Analyzuj vzájemný pohyb obou veličin v grafu časové řady.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Extract the dataframe with predictions from the rolling GARCH estimation
garchpreds <- ___(garchroll)

# Extract the 5% VaR 
garchVaR <- ___(garchroll, ___ = ___)

# Extract the volatility from garchpreds
garchvol <- xts(garchpreds$___, order.by = time(garchVaR))

# Analyze the comovement in a time series plot
garchplot <- plot(garchvol, ylim = c(-0.1, 0.1))
garchplot <- addSeries(garchVaR, on = 1, col = "blue")
plot(garchplot, main = "Daily vol and 5% VaR")
Upravit a spustit kód