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サンプル外予測

garchvol は、観測された時系列 sp500ret の各リターンに対して予測されたボラティリティの系列です。意思決定で重要なのは、観測前の「将来の」リターンのボラティリティです。これは、ugarchfit() の出力に ugarchforecast() 関数を適用することで得られます。予測の文脈では、推定に使用していないリターンを対象にするため、これをサンプル外のボラティリティ予測と呼びます。

この演習では、前の演習で作成した garchfit と garchvol オブジェクトを使います。関数がどの引数を取るか確認したいときは、コンソールで ?name_of_function を実行してドキュメントを参照できます。

この演習はコースの一部です

Rで学ぶGARCHモデル

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演習の手順

  • uncvariance() メソッドを使って無条件ボラティリティを計算します。
  • sp500ret サンプルの最後の10個のリターンに対する推定ボラティリティを出力します。
  • ugarchforecast() を使って、今後5営業日のボラティリティを予測します。
  • sigma() を使って、今後5営業日の予測ボラティリティを取得し、出力します。

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。

# Compute unconditional volatility
___(___(garchfit))

# Print last 10 ones in garchvol
tail(___, ___)

# Forecast volatility 5 days ahead and add 
garchforecast <- ___(fitORspec = garchfit, 
                     ___ = ___)

# Extract the predicted volatilities and print them
print(___(___))
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