Un meilleur modèle pour les rendements EUR/USD
Dans l'exercice précédent, vous avez analysé la signification statistique des paramètres estimés du modèle AR(1) GJR-GARCH avec une loi t de Student asymétrique pour les rendements quotidiens EUR/USD. La conclusion est que nous devrions simplifier le modèle GARCH utilisé. Prenons donc un modèle GARCH standard à moyenne constante avec une loi t de Student. Nous fixons la moyenne à zéro et utilisons le ciblage de la variance.
Cette activité fait partie du cours
Modèles GARCH en R
Instructions de l’exercice
- Complétez le code pour estimer un modèle GARCH standard à moyenne constante avec une loi t de Student et ciblage de la variance.
- Utilisez
setfixed()pour imposer que le paramètre de moyenne soit égal à 0. - Estimez le modèle.
- Vérifiez visuellement que ces changements mènent à une série de volatilité proche de celle obtenue avec
flexgarchfit.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Specify model with constant mean, standard GARCH and student t
tgarchspec <- ugarchspec(mean.model = list(armaOrder = ___),
variance.model = list(model = ___, variance.targeting = ___),
distribution.model = ___)
# Fix the mu parameter at zero
___(tgarchspec) <- list("mu" = 0)
# Estimate the model
tgarchfit <- ___(data = EURUSDret, spec = tgarchspec)
# Verify that the differences in volatility are small
plot(sigma(___) - ___(flexgarchfit))