Začněte nyníZačněte zdarma

Meze parametrů a jejich vliv na prognózy

Vrátíme se k flexibilní specifikaci modelu GARCH, jejíž odhadnuté koeficienty jsou zobrazeny v konzoli. Předpokládej nyní, že parametr \(\alpha\) by měl být v rozmezí 0,05 až 0,1, zatímco parametr \(\beta\) v rozmezí 0,8 až 0,95. Tvým úkolem je znovu odhadnout model s těmito omezeními a sledovat, jak se změní prognózy volatility na příštích deset dní získané pomocí ugarchforecast.

Toto cvičení je součástí kurzu

GARCH modely v R

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Nastav meze c(0.05, 0.2) a c(0.8, 0.95) pro parametry alpha1 a beta1.
  • Odhadni model s omezenými mezemi na výnosech EURUSD.
  • Všimni si, jak se koeficienty změnily.
  • Porovnej v tabulce prognózy volatility na příštích 10 dní pro neomezený a omezený model.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Define bflexgarchspec as the bound constrained version
bflexgarchspec <- flexgarchspec
___(bflexgarchspec) <- list(___ = ___, ___ = ___)

# Estimate the bound constrained model
bflexgarchfit <- ugarchfit(data = EURUSDret, ___ = ___)

# Inspect coefficients
___(___)

# Compare forecasts for the next ten days
cbind(sigma(ugarchforecast(flexgarchfit, n.ahead = ___)),
      sigma(ugarchforecast(bflexgarchfit, n.ahead = ___)))
Upravit a spustit kód