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  3. Rで学ぶGARCHモデル
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演習

EUR/USDリターンにより適したモデル

前の演習では、日次のEUR/USDリターンに対する、歪みを持つスチューデントt分布を仮定したAR(1) GJR GARCHモデルの推定パラメータの統計的有意性を分析しました。結論として、使用するGARCHモデルを単純化すべきだと分かりました。そこで、一定平均の標準GARCHモデルにスチューデントt分布を組み合わせます。平均は0に固定し、バリアンス・ターゲティングを用います。

指示

100 XP
  • スチューデントt分布とバリアンス・ターゲティングを用いた、一定平均の標準GARCHモデルを推定するコードを完成させてください。
  • 平均パラメータを0に固定するために setfixed() を使います。
  • モデルを推定します。
  • これらの変更により、ボラティリティ系列が flexgarchfit を用いたものに近づくか、視覚的に確認してください。