Sensibilité de la couverture au modèle de distribution
Un modèle GARCH correspond à un ensemble d'hypothèses sur la moyenne, la variance et la distribution. Une approche naïve consiste à supposer une distribution normale. Ce modèle n'est pas réaliste lorsqu'on analyse des rendements boursiers, comme les rendements quotidiens de Microsoft. Une distribution t de Student asymétrique décrit mieux cette distribution. Vous verrez que cela devient évident en comparant la couverture du risque de perte à 5 % (value-at-risk) sous la distribution normale et la distribution t de Student asymétrique.
Cette activité fait partie du cours
Modèles GARCH en R
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Take a default specification a with normal and skewed student t distribution
normgarchspec <- ___(distribution.model = ___)
sstdgarchspec <- ___(distribution.model = ___)