분포 모형에 따른 커버리지 민감도
GARCH 모형은 평균, 분산, 분포에 대한 가정의 집합입니다. 가장 단순한 접근은 정규분포를 가정하는 것이지만, 일일 Microsoft 수익률처럼 주가 수익률을 분석할 때는 현실적이지 않습니다. 왜곡된 스튜던트 t 분포가 실제 분포를 더 잘 설명합니다. 정규분포와 왜곡된 스튜던트 t 분포에서의 5% Value-at-Risk 커버리지를 비교해 보면 이 점이 분명해집니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R에서의 GARCH 모델
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Take a default specification a with normal and skewed student t distribution
normgarchspec <- ___(distribution.model = ___)
sstdgarchspec <- ___(distribution.model = ___)