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Gleichlauf zwischen vorhergesagter Volatilität und VaR

Die Value-at-Risk-Grafiken zeigen eine deutliche zeitliche Variation im Abwärtsrisiko. Diese Variation wird überwiegend durch die zeitliche Veränderung der Renditevolatilität getrieben. In dieser Übung überprüfst du das für die täglichen Microsoft-Renditen, indem du in einer Grafik sowohl den 5%-Value-at-Risk als auch die geschätzte Volatilität darstellst. Das Objekt garchroll, das die Ausgabe einer rollierenden GARCH-Schätzung enthält, steht dir bereits in der Konsole zur Verfügung.

Diese Übung ist Teil des Kurses

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

  • Erzeuge aus garchroll den Dataframe mit Prognosen für Mittelwert und Volatilität.
  • Verwende die passende Methode, um den 5%-VaR aus garchroll zu extrahieren.
  • Extrahiere die Volatilität aus garchpreds.
  • Analysiere den Gleichlauf in einem Zeitreihendiagramm.

Interaktive praktische Übung

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

# 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")
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