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Estimation du modèle GJR-GARCH

Comme tout modèle GARCH, le modèle GJR-GARCH sert à prédire la volatilité. Nous allons l’utiliser pour prévoir la volatilité des rendements quotidiens de Microsoft sur la période 1999–2017.

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

Cet exercice fait partie du cours

Modèles GARCH en R

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Instructions

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

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# 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
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