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演習

カバレッジの分布仮定に対する感度

GARCHモデルは、平均・分散・分布に関する仮定の集合です。素朴なやり方として正規分布を仮定することがありますが、Microsoftのような株式のデイリーリターンを分析する場合、この仮定は現実的ではありません。歪みを許す skewed student t 分布の方が実際の分布をより適切に表します。正規分布と skewed student t 分布の下で、5% Value-at-Risk のカバレッジを比較すると、この違いが明確になることを確認します。

指示1 / 3

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  • 正規分布を使用するように指定し、その他の引数はすべてデフォルトのままにします。
  • skewed student t 分布を使用するように指定します。