시작하기무료로 시작하기

매개변수 경계와 예측에 미치는 영향

콘솔에 추정 계수가 출력된 유연한 GARCH 모형 사양을 다시 살펴보세요. 이제 GARCH 매개변수 $\alpha\(는 0.05와 0.1 사이, \)\beta$ 매개변수는 0.8과 0.95 사이에 있어야 한다고 가정해 봅시다. 여기서는 해당 경계를 부과해 모형을 재추정하고, ugarchforecast로 얻는 향후 10일간 변동성 예측에 어떤 영향이 있는지 확인해 보세요.

이 연습은 강의의 일부입니다

R에서의 GARCH 모델

강의 보기

연습 안내

  • alpha1과 beta1에 각각 c(0.05, 0.2)와 c(0.8, 0.95) 경계를 부과하세요.
  • EURUSD 수익률에 대해 경계가 적용된 모형을 추정하세요.
  • 계수가 어떻게 변했는지 확인하세요.
  • 제한 없는 모형과 제한된 모형을 사용해 예측한 향후 10일의 변동성을 표로 비교하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Define bflexgarchspec as the bound constrained version
bflexgarchspec <- flexgarchspec
___(bflexgarchspec) <- list(___ = ___, ___ = ___)

# Estimate the bound constrained model
bflexgarchfit <- ugarchfit(data = EURUSDret, ___ = ___)

# Inspect coefficients
___(___)

# Compare forecasts for the next ten days
cbind(sigma(ugarchforecast(flexgarchfit, n.ahead = ___)),
      sigma(ugarchforecast(bflexgarchfit, n.ahead = ___)))
코드 편집 및 실행