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Estimation du modèle GJR-GARCH

Comme tout modèle GARCH, le modèle GJR-GARCH sert à prévoir la volatilité. Nous l'utilisons ici pour prédire la volatilité des rendements quotidiens de Microsoft sur la période de 1999 à 2017.

Ces rendements sont disponibles dans la console sous la variable msftret. Nous avons déjà calculé pour vous les prédictions de volatilité du modèle GARCH standard. Elles sont disponibles dans l'objet sgarchvol.

Cette activité fait partie du cours

Modèles GARCH en R

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Instructions de l’exercice

  • Spécifiez le modèle GJR-GARCH avec une distribution t de Student asymétrique.
  • Estimez le modèle.
  • Comparez la volatilité du GJR-GARCH avec sgarchvol.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# 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
Modifier et exécuter le code