Valores iniciales
La estimación de un modelo GARCH requiere optimizar la verosimilitud. Esta optimización puede fallar si los valores iniciales son malos. Por suerte, Alexios Ghalanos, autor del paquete de R rugarch, hizo un gran trabajo definiendo valores predeterminados de optimización que funcionan bien en la mayoría de los casos. Si tienes dudas, puedes usar el método setstart() para probar tus propios valores iniciales y comprobar que conduce a un resultado similar en términos de parámetros estimados y verosimilitud.
Aquí puedes probarlo con los rendimientos diarios EUR/USD en EURUSDret, asumiendo un modelo GARCH estándar con media constante y distribución t de Student. La especificación del modelo está disponible en la consola como garchspec.
Este ejercicio forma parte del curso
Modelos GARCH en R
Instrucciones del ejercicio
- Estima el modelo
garchspecusando los valores iniciales predeterminados. - Imprime los parámetros estimados y la verosimilitud.
- Define otros valores iniciales y vuelve a estimar.
- Imprime los parámetros estimados y la verosimilitud.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# 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
___
___