Empfindlichkeit der Abdeckung gegenüber dem Verteilungsmodell
Ein GARCH-Modell ist eine Sammlung von Annahmen über Mittelwert, Varianz und Verteilung. Ein naiver Ansatz ist, eine Normalverteilung anzunehmen. Dieses Modell ist bei der Analyse von Aktienrenditen, wie den täglichen Microsoft-Renditen, nicht realistisch. Eine schiefe Student‑t‑Verteilung beschreibt die Verteilung besser. Das wird deutlich, wenn du die Abdeckung des 5%-Value-at-Risk unter der Normalverteilung mit der unter der schiefen Student‑t‑Verteilung vergleichst.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>GARCH-Modelle in R</Kurs>Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Take a default specification a with normal and skewed student t distribution
normgarchspec <- ___(distribution.model = ___)
sstdgarchspec <- ___(distribution.model = ___)