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Startwerte

Die Schätzung eines GARCH-Modells erfordert die Optimierung der Likelihood. Diese Optimierung kann bei ungünstigen Startwerten scheitern. Glücklicherweise hat Alexios Ghalanos, der Autor des R-Pakets rugarch, die Standardwerte für die Optimierung so gut gewählt, dass sie in den meisten Fällen zuverlässige Ergebnisse liefern. Wenn du Zweifel hast, kannst du mit der Methode setstart() eigene Startwerte testen und prüfen, ob sie zu einem ähnlichen Ergebnis in Bezug auf geschätzte Parameter und Likelihood führen.

Hier kannst du das anhand der täglichen EUR/USD-Renditen in EURUSDret testen und dabei ein Standard-GARCH-Modell mit konstantem Mittelwert und Student‑t‑Verteilung annehmen. Die Modellspezifikation steht dir in der Konsole als garchspec zur Verfügung.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>GARCH-Modelle in R</Kurs>
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Übungsanweisungen

  • Schätze das Modell garchspec mit den Standard-Startwerten.
  • Gib die geschätzten Parameter und die Likelihood aus.
  • Setze andere Startwerte und schätze erneut.
  • Gib die geschätzten Parameter und die Likelihood aus.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Estimate using default starting values
garchfit <- ___

# Print the estimated parameters and the likelihood
___
___

# Set other starting values and re-estimate
___(garchspec) <- ___(alpha1 = 0.05, beta1 = 0.9, shape = 6) 
garchfit <- ___

# Print the estimated parameters and the likelihood
___
___
Code bearbeiten und ausführen