Utilisation en production
Dans un environnement d'entreprise, on distingue souvent l'étape d'ingénierie du modèle de l'étape d'utilisation du modèle en production. En production, il se peut que le modèle ne soit pas réestimé à chaque étape. Vous utilisez alors le modèle avec des coefficients fixés, tout en intégrant les nouvelles données à chaque journée de prévision. La fonction ugarchfilter() est conçue pour accomplir cette tâche.
Dans cet exercice, vous utilisez un modèle ajusté sur les rendements quotidiens du S&P 500 de janvier 1989 à décembre 2007 pour prévoir la volatilité future pendant une période turbulente (septembre 2008) et une période stable (septembre 2017). Le modèle a déjà été spécifié et est disponible sous le nom garchspec dans la console R.
Cette activité fait partie du cours
Modèles GARCH en R
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Estimate the model
garchfit <- ___(data = sp500ret[___], spec = garchspec)
# Fix the parameters
progarchspec <- garchspec
___(progarchspec) <- as.list(___(garchfit))