GJR GARCH モデルの推定
他のGARCHモデルと同様に、GJR GARCHモデルはボラティリティの予測に使います。ここでは、このモデルを用いて1999年から2017年までのMicrosoftのデイリーリターンのボラティリティを予測します。
これらのリターンはコンソール上の変数 msftret に用意されています。標準的なGARCHによるボラティリティ予測はすでに計算済みで、オブジェクト sgarchvol に格納されています。
この演習はコースの一部です
Rで学ぶGARCHモデル
演習の手順
- 歪んだスチューデントt分布を用いたGJR GARCHモデルを指定します。
- モデルを推定します。
- GJR GARCHのボラティリティを
sgarchvolと比較します。
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。
# Specify the GJR GARCH model
garchspec <- ___(mean.model = list(armaOrder = c(0,0)),
___ = list(model = ___),
___ = ___)
# Estimate the model and compute volatility
gjrgarchfit <- ___(data = ___, spec = ___)
gjrgarchvol <- ___(___)
# Compare volatility
plotvol <- plot(abs(msftret), col = "grey")
plotvol <- addSeries(___, col = "red", on=1)
plotvol <- addSeries(sgarchvol, col = "blue", on=1)
plotvol