Začněte nyníZačněte zdarma

Změna estimačního vzorku

Zamítnutí platnosti GARCH modelu může mít několik příčin. Může jít o chybný předpoklad pro střední hodnotu, rozptyl nebo rozdělení. Může také nastat situace, kdy časovou řadu výnosů nelze popsat jedinou sadou parametrů GARCH modelu. Vzhledem k dynamické povaze finančních trhů je realistické očekávat, že se parametry GARCH modelu v čase mění. Proto náš GARCH model znovu odhadneme na 2 500 nejnovějších výnosech EUR/USD místo toho, abychom analýzu prováděli na všech 4 961 pozorováních.

Toto cvičení je součástí kurzu

GARCH modely v R

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Pomocí funkce tail() odhadni GARCH model na posledních 2 500 pozorováních.
  • Vypočítej standardizované výnosy.
  • Proveď Ljung-Boxův test, který ověří, zda jsou všechny autokorelace řádu 1,…,22 rovno nule.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Estimate the model on the last 2500 observations
tgarchspec <- ___( mean.model = list(armaOrder = c(0,0)),
                        variance.model = list(model = "sGARCH"),
                        distribution.model = "std")
tgarchfit <- ___( data = ___(EURUSDret, ___) , spec = tgarchspec)

# Compute standardized returns
stdEURUSDret <- ___(tgarchfit, standardize = TRUE)

# Do the Ljung-Box test on the absolute standardized returns
___(abs(stdEURUSDret), 22, type = "Ljung-Box")
Upravit a spustit kód