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표준화 수익률

완전한 GARCH 모델을 지정하려면 표준화 수익률의 분포에 대한 가정이 필요해요. 모델을 추정한 뒤에는 표준화 수익률을 분석해 그 가정이 타당한지 확인할 수 있어요.

이 연습 문제에서는 추정 이후 단계부터 시작해요. ugarchfit()으로 GARCH 모델을 추정한 결과는 콘솔의 변수 garchfit에 저장되어 있어요. 분석 대상 수익률 시계열은 변수 ret으로 제공돼요.

이 연습은 강의의 일부입니다

R에서의 GARCH 모델

강의 보기

연습 안내

  • 표준화 수익률을 계산하려면 메서드 residuals()를 사용하세요.
  • 같은 작업을 fitted()와 sigma() 메서드를 사용해 표준화 수익률을 계산해 보세요.
  • 패키지 PerformanceAnalytics를 불러오고, chart.Histogram을 사용해 표준화 수익률의 히스토그램을, 정규분포와 실제 밀도 곡선과 함께 그려 보세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Compute the standardized returns
stdret <- ___(garchfit, ___ = ___)

# Compute the standardized returns using fitted() and sigma()
stdret <- (ret - ___(garchfit)) / ___

# Load the package PerformanceAnalytics and make the histogram
___
___(stdret, methods = c("add.normal","add.density" ), 
                colorset = c("gray","red","blue"))
코드 편집 및 실행