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Roll, roll, roll

ボラティリティの時間変動は、パッケージ PerformanceAnalytics の関数 chart.RollingPerformance() を使って可視化できます。重要なチューニングパラメータは、ウィンドウ長の選択です。ウィンドウが短いほど、ローリングのボラティリティ推定は直近のリターンに敏感に反応します。ウィンドウが長いほど、推定は滑らかになります。sd.annualized 関数を使うと、scale 引数で指定した1年の取引日数を前提に、年率ボラティリティを計算できます。

この演習では、sp500ret に含まれる日次S&P 500リターンについて、2005年から2017年の期間を対象に、年率ボラティリティのローリング推定を計算するコードを完成させます。

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

  • パッケージ PerformanceAnalytics を読み込みます。
  • 1カ月の推定値を、scale 引数を1年の取引日数に設定して計算します。
  • 3カ月の推定値を、scale 引数を1年の取引日数に設定して計算します。

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。

# Load the package PerformanceAnalytics
___

# Showing two plots on the same figure
par(mfrow=c(2,1)) 

# Compute the rolling 1 month estimate of annualized volatility
chart.RollingPerformance(R = sp500ret["2000::2017"], width = ___,
     FUN = "sd.annualized", scale = ___, main = "One month rolling volatility")

# Compute the rolling 3 months estimate of annualized volatility
chart.RollingPerformance(R = ___, width = ___,
     FUN = ___, scale = ___, main = "Three months rolling volatility")
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