始める無料で始める

標準化リターン

完全なGARCHモデルでは、標準化リターンの分布について仮定を置く必要があります。モデルを推定したら、標準化リターンを分析することでその仮定を検証できます。

この演習では、推定後の作業から始めます。ugarchfit() を使って推定したGARCHモデルの出力は、コンソール内の変数 garchfit として利用できます。分析対象のリターン系列は変数 ret として与えられています。

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

  • residuals() メソッドを使って標準化リターンを計算してください。
  • 同様に、fitted() と sigma() メソッドを使って標準化リターンを計算してください。
  • パッケージ PerformanceAnalytics を読み込み、chart.Histogram を使って標準化リターンのヒストグラムを描画し、正規分布と実測の密度プロットも併せて表示してください。

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。

# Compute the standardized returns
stdret <- ___(garchfit, ___ = ___)

# Compute the standardized returns using fitted() and sigma()
stdret <- (ret - ___(garchfit)) / ___

# Load the package PerformanceAnalytics and make the histogram
___
___(stdret, methods = c("add.normal","add.density" ), 
                colorset = c("gray","red","blue"))
コードを編集して実行