Analyser la sortie d'estimation
La vidéo a montré comment analyser la qualité de l'ajustement pour les rendements de Microsoft. Reprenons un exercice similaire pour les rendements quotidiens EUR/USD. Vous devez analyser la sortie d'estimation pour un modèle AR(1)-GJR GARCH avec une loi t de Student asymétrique, puis décider si un modèle aussi flexible — avec une dynamique AR(1) dans la moyenne et un effet de levier dans la variance — est réellement nécessaire.
Cette activité fait partie du cours
Modèles GARCH en R
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Specify model with AR(1) dynamics, GJR GARCH and skewed student t
flexgarchspec <- ugarchspec(mean.model = list(armaOrder = ___),
variance.model = list(model = ___),
distribution.model = ___)
# Estimate the model
flexgarchfit <- ___(data = EURUSDret, spec = flexgarchspec)