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Pronóstico fuera de muestra

La serie garchvol contiene las volatilidades previstas para cada uno de los retornos en la serie temporal observada sp500ret. Para la toma de decisiones, lo que importa es la volatilidad del retorno futuro (aún no observado). La obtienes aplicando la función ugarchforecast() al resultado de ugarchfit(). En el contexto de pronósticos, a esto lo llamamos pronósticos de volatilidad fuera de muestra, ya que implican predicciones de retornos que no se usaron al estimar el modelo GARCH.

Este ejercicio utiliza los objetos garchfit y garchvol que creaste en el ejercicio anterior. Si necesitas comprobar qué argumentos recibe una función, puedes usar ?name_of_function en la Consola para acceder a la documentación.

Este ejercicio forma parte del curso

Modelos GARCH en R

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Instrucciones del ejercicio

  • Calcula la volatilidad incondicional usando el método uncvariance().
  • Imprime las volatilidades estimadas para los diez últimos retornos de la muestra sp500ret.
  • Usa ugarchforecast() para pronosticar la volatilidad para los próximos cinco días.
  • Usa sigma() para obtener las volatilidades previstas para los próximos cinco días e imprímelas.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Compute unconditional volatility
___(___(garchfit))

# Print last 10 ones in garchvol
tail(___, ___)

# Forecast volatility 5 days ahead and add 
garchforecast <- ___(fitORspec = garchfit, 
                     ___ = ___)

# Extract the predicted volatilities and print them
print(___(___))
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