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Cocomovimiento entre la volatilidad prevista y el VaR

Los gráficos de value-at-risk muestran una variación temporal considerable del riesgo a la baja. Esta variación se debe en gran medida a los cambios en la volatilidad de los rendimientos. En este ejercicio comprobarás que esto ocurre con los rendimientos diarios de Microsoft, representando en una misma figura el value-at-risk al 5 % y la volatilidad estimada. El objeto garchroll con el resultado de una estimación GARCH rolling ya está disponible en la consola.

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Modelos GARCH en R

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Instrucciones del ejercicio

  • Obtén el data frame con las predicciones de media y volatilidad a partir de garchroll.
  • Usa el método apropiado para extraer el VaR al 5 % de garchroll.
  • Extrae la volatilidad de garchpreds.
  • Analiza el cocomovimiento en una gráfica de series temporales.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# 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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