パラメータの境界と予測への影響
コンソールに推定結果が表示されている柔軟なGARCHモデルの仕様をもう一度使いましょう。ここで、GARCHパラメータ \(\alpha\) は 0.05 から 0.1、\(\beta\) パラメータは 0.8 から 0.95 の間にあるべきだと仮定します。これらの境界を課してモデルを再推定し、ugarchforecast を使って得られる今後10日間のボラティリティ予測への影響を確認してください。
この演習はコースの一部です
Rで学ぶGARCHモデル
演習の手順
alpha1とbeta1に、それぞれc(0.05, 0.2)とc(0.8, 0.95)の境界を課してください。- EURUSDリターンに対して、境界付きモデルを推定します。
- 係数がどのように変化したかに注目します。
- 制約なしモデルと制約付きモデルを使い、今後10日間のボラティリティ予測を表で比較します。
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。
# Define bflexgarchspec as the bound constrained version
bflexgarchspec <- flexgarchspec
___(bflexgarchspec) <- list(___ = ___, ___ = ___)
# Estimate the bound constrained model
bflexgarchfit <- ugarchfit(data = EURUSDret, ___ = ___)
# Inspect coefficients
___(___)
# Compare forecasts for the next ten days
cbind(sigma(ugarchforecast(flexgarchfit, n.ahead = ___)),
sigma(ugarchforecast(bflexgarchfit, n.ahead = ___)))