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  3. Rで学ぶGARCHモデル
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ćwiczenie

競走（Horse race）

ここでは、ローリング予測の精度という観点で、2つのGARCH予測アプローチの「競走」を行います。

  • garchroll: AR(1) 標準 GARCH モデル と student \(t\) 分布
  • gjrgarchroll: AR(1) GJR GARCH モデル と 歪みのある（skewed）student \(t\) 分布

ローリング推定は n.start = 2500, refit.window = "moving", refit.every = 500 を用いて実装されています。

生成済みの ugarchroll オブジェクトはコンソールで利用できます。

Instrukcje 1/4

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  • garchpreds に garchroll のアウトオブサンプル予測の表を代入し、先頭3行を表示します。