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Cambiar la muestra de estimación

Puede haber varias razones para rechazar la validez del modelo GARCH. Podría deberse a una suposición incorrecta sobre la media, la varianza o la distribución. También podría ocurrir que la serie temporal de rendimientos no pueda describirse con un único conjunto de parámetros GARCH. De hecho, dada la naturaleza dinámica de los mercados financieros, es realista esperar que los parámetros del modelo GARCH cambien a lo largo del tiempo. Por ello, vamos a reestimar nuestro modelo GARCH en los 2500 rendimientos más recientes de EUR/USD en lugar de hacer el análisis sobre los 4961 rendimientos completos.

Este ejercicio forma parte del curso

Modelos GARCH en R

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Instrucciones del ejercicio

  • Usa la función tail() para estimar el modelo GARCH en las últimas 2500 observaciones
  • Calcula los rendimientos estandarizados
  • Realiza la prueba de Ljung-Box para comprobar que todas las autocorrelaciones de orden 1,…,22 son cero.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Estimate the model on the last 2500 observations
tgarchspec <- ___( mean.model = list(armaOrder = c(0,0)),
                        variance.model = list(model = "sGARCH"),
                        distribution.model = "std")
tgarchfit <- ___( data = ___(EURUSDret, ___) , spec = tgarchspec)

# Compute standardized returns
stdEURUSDret <- ___(tgarchfit, standardize = TRUE)

# Do the Ljung-Box test on the absolute standardized returns
___(abs(stdEURUSDret), 22, type = "Ljung-Box")
Editar y ejecutar código