Estimación del modelo GJR-GARCH
Como cualquier modelo GARCH, el modelo GJR-GARCH se utiliza para predecir la volatilidad. Ahora usaremos este modelo para predecir la volatilidad de los rendimientos diarios de Microsoft entre 1999 y 2017.
Estos rendimientos están disponibles en la consola en la variable msftret. Ya hemos calculado por ti las predicciones de volatilidad del GARCH estándar. Están disponibles en el objeto sgarchvol.
Este ejercicio forma parte del curso
Modelos GARCH en R
Instrucciones del ejercicio
- Especifica el modelo GJR-GARCH con una distribución t de Student asimétrica (skewed).
- Estima el modelo.
- Compara la volatilidad del GJR-GARCH con
sgarchvol.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Specify the GJR GARCH model
garchspec <- ___(mean.model = list(armaOrder = c(0,0)),
___ = list(model = ___),
___ = ___)
# Estimate the model and compute volatility
gjrgarchfit <- ___(data = ___, spec = ___)
gjrgarchvol <- ___(___)
# Compare volatility
plotvol <- plot(abs(msftret), col = "grey")
plotvol <- addSeries(___, col = "red", on=1)
plotvol <- addSeries(sgarchvol, col = "blue", on=1)
plotvol