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비정규 GARCH 모형의 추정

함수 ugarchfit()은 평균, 분산, 분포의 모든 모수를 함께 추정합니다. 일반적으로는 skewed student t 분포를 사용합니다. 이 경우 skew와 shape 모수 $\xi\(와 \)\nu$도 함께 추정해야 해요.

이번 연습에서는 모의 생성한 수익률 시계열 ret에 대해 skewed student t 분포를 갖는 GARCH 모형을 적합합니다. 모의 생성에 사용된 진짜 모형의 모수는 다음과 같습니다. list(mu = 0, ar1 = 0, ma1 = 0, omega = 6*10^(-7), alpha1 = 0.07, beta1 = 0.9, skew = 0.9, shape = 5)

추정 결과가 실제 모수에 가까움을 확인할 수 있을 거예요. 추정값과 실제 모수의 차이를 추정 오차라고 합니다. 시계열 길이가 충분히 길면, 이 오차는 보통 작습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

R에서의 GARCH 모델

강의 보기

연습 안내

  • 수익률 시리즈 ret을(를) 그림으로 그리고, 큰 음(-)의 수익률 구간을 확인하세요.
  • skewed student t 분포를 갖는 GARCH 모형을 지정하도록 지침을 완성하세요.
  • 모형을 추정하세요.
  • 얻은 ugarchfit 객체에서 계수를 추출하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Plot the return series
 ___

# Specify the garch model to be used
garchspec <- ___(mean.model = list(armaOrder = c(0,0)),
                       variance.model = list(model = "sGARCH"),
                        ___ = ___)

# Estimate the model
garchfit <- ___(data = ___, spec = ___)

# Inspect the coefficients
___(___)
코드 편집 및 실행