推定結果の分析
動画では、Microsoft のリターンを例に当てはまりの良さを分析しました。ここでは、日次の EUR/USD リターンで同様の演習を行います。歪度付きのスキュード Student t 分布を用いた AR(1)-GJR GARCH モデルの推定結果を分析し、平均に AR(1) のダイナミクス、分散にレバレッジ効果を持つこの柔軟なモデルが本当に必要かどうかを判断してください。
この演習はコースの一部です
Rで学ぶGARCHモデル
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 model with AR(1) dynamics, GJR GARCH and skewed student t
flexgarchspec <- ugarchspec(mean.model = list(armaOrder = ___),
variance.model = list(model = ___),
distribution.model = ___)
# Estimate the model
flexgarchfit <- ___(data = EURUSDret, spec = flexgarchspec)