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Prévisions hors échantillon

La série garchvol regroupe les volatilités prévues pour chacun des rendements de la série chronologique observée sp500ret. Pour la prise de décision, c'est la volatilité du rendement futur (pas encore observé) qui compte. Vous l'obtenez en appliquant la fonction ugarchforecast() au résultat de ugarchfit(). En prévision, on parle de prévisions de volatilité hors échantillon, puisqu'elles portent sur des rendements qui n'ont pas été utilisés lors de l'estimation du modèle GARCH.

Cet exercice utilise les objets garchfit et garchvol que vous avez créés à l'exercice précédent. Si vous devez vérifier quels arguments une fonction accepte, vous pouvez utiliser ?nom_de_la_fonction dans la console pour accéder à la documentation.

Cette activité fait partie du cours

Modèles GARCH en R

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Instructions de l’exercice

  • Calculez la volatilité inconditionnelle à l'aide de la méthode uncvariance().
  • Affichez les volatilités estimées pour les dix derniers rendements de l'échantillon sp500ret.
  • Utilisez ugarchforecast() pour prévoir la volatilité des cinq prochains jours.
  • Utilisez sigma() pour obtenir les volatilités prévues pour les cinq prochains jours et affichez-les.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Compute unconditional volatility
___(___(garchfit))

# Print last 10 ones in garchvol
tail(___, ___)

# Forecast volatility 5 days ahead and add 
garchforecast <- ___(fitORspec = garchfit, 
                     ___ = ___)

# Extract the predicted volatilities and print them
print(___(___))
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