MSFTリターンのAR(1)-GJR GARCHダイナミクス

動画で見たように、AR(1)モデルの自己回帰パラメータの符号は、市場のニュースへの反応によって決まります。

\(\rho\) が正なら、市場がニュースに過小反応し、リターンにモメンタムが生じるという解釈と整合的です。\(\rho\) が負なら、市場がニュースに過剰反応し、リターンが平均回帰（反転）するという解釈と整合的です。

Microsoft の日次リターンは、AR(1) のダイナミクスにおいてモメンタムと反転のどちらの特徴を示すでしょうか。msftret にある Microsoft の日次リターンを用いて、AR(1)-GJR GARCH モデルのパラメータを推定し、確かめてみましょう。

armaOrder = c(1,2) は ARMA(1,2) モデルを表します。AR(1) モデルは ARMA(1,0) と同じです。
使用する AR(1) モデルを指定するため、ugarchspec の mean.model 引数を完成させてください。
モデルを推定します。
推定した GARCH モデルの最初の2つの係数を出力してください。