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。
この演習はコースの一部です
Rで学ぶGARCHモデル
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。
# Inspect the first three rows of the dataframe with out of sample predictions
garchpreds <- as.data.frame(garchroll)
head(garchpreds, ___)