始める無料で始める

GARCH パラメータを固定する

GARCH モデルのパラメータは最尤法で推定します。標本誤差があるため、推定されたパラメータには必ず推定誤差が含まれます。もし真のパラメータ値がわかっているなら、その値を課して推定しないほうが最適です。

ここでは、コンソールで変数 EURUSDret として利用できる日次の EUR/USD リターンを対象に進めます。このデータに対しては、すでに歪度付きスチューデント t 分布を用いた AR(1)-GARCH モデルを推定済みで、flexgarchfit という名前の ugarchfit オブジェクトとして利用できます。

この演習はコースの一部です

Rで学ぶGARCHモデル

コースを見る

演習の手順

  • flexgarchfit の係数推定値を出力してください。
  • メソッド setfixed() を使い、ar1 = 0 と skew = 1 のパラメータ制約を指定してください。
  • そのパラメータ制約のもとでモデルを再推定してください。
  • 2 つのボラティリティ系列をプロットするコードを完成させ、その類似性を確認してください。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Print the flexible GARCH parameters
___

# Restrict the flexible GARCH model by impose a fixed ar1 and skew parameter
rflexgarchspec <- flexgarchspec
___(rflexgarchspec) <- list(___ = ___, ___ = ___)

# Estimate the restricted GARCH model
rflexgarchfit <- ugarchfit(data = ___,  spec = ___)

# Compare the volatility of the unrestricted and restriced GARCH models
plotvol <- plot(abs(EURUSDret), col = "grey")
plotvol <- addSeries(___(flexgarchfit), col = "black", lwd = 4, on=1 )
plotvol <- addSeries(___(rflexgarchfit), col = "red", on=1)
plotvol
コードを編集して実行