Pergerakan bersama antara volatilitas terprediksi dan VaR
Plot value-at-risk menunjukkan variasi waktu yang besar pada risiko sisi bawah. Variasi ini terutama didorong oleh perubahan volatilitas imbal hasil dari waktu ke waktu. Dalam latihan ini, Anda akan memverifikasi hal tersebut untuk imbal hasil harian Microsoft dengan memplot dalam satu gambar VaR 5% dan volatilitas terestimasi. Objek garchroll yang menyimpan keluaran estimasi GARCH bergulir sudah tersedia di konsol.
Latihan ini adalah bagian dari kursus
Model GARCH di R
Petunjuk latihan
- Dapatkan data frame berisi prediksi mean dan volatilitas dari
garchroll. - Gunakan metode yang sesuai untuk mengekstrak VaR 5% dari
garchroll. - Ekstrak volatilitas dari garchpreds.
- Analisis pergerakan bersamanya dalam plot deret waktu.
Latihan interaktif praktis
Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.
# Extract the dataframe with predictions from the rolling GARCH estimation
garchpreds <- ___(garchroll)
# Extract the 5% VaR
garchVaR <- ___(garchroll, ___ = ___)
# Extract the volatility from garchpreds
garchvol <- xts(garchpreds$___, order.by = time(garchVaR))
# Analyze the comovement in a time series plot
garchplot <- plot(garchvol, ylim = c(-0.1, 0.1))
garchplot <- addSeries(garchVaR, on = 1, col = "blue")
plot(garchplot, main = "Daily vol and 5% VaR")