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Un meilleur modèle pour les rendements EUR/USD

Dans l’exercice précédent, vous avez analysé la significativité statistique des paramètres estimés du modèle AR(1) GJR-GARCH avec distribution 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 distribution t de Student. Nous fixons la moyenne à zéro et utilisons le ciblage de variance (variance targeting).

Cet exercice fait partie du cours

Modèles GARCH en R

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Instructions

  • Complétez le code pour estimer un modèle GARCH standard à moyenne constante avec distribution t de Student et ciblage de variance.
  • Utilisez setfixed() pour imposer que le paramètre de moyenne soit égal à 0.
  • Estimez le modèle.
  • Vérifiez visuellement que ces changements conduisent à une série de volatilité proche de celle obtenue avec flexgarchfit.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# 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))
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