GJR GARCH 모델의 추정
다른 GARCH 모델과 마찬가지로, GJR GARCH 모델은 변동성을 예측하는 데 사용됩니다. 이제 이 모델을 사용해 1999년부터 2017년까지 Microsoft의 일별 수익률 변동성을 예측해 보겠습니다.
해당 수익률은 콘솔에서 변수 msftret으로 제공됩니다. 표준 GARCH 변동성 예측치는 이미 계산해 두었으며, 객체 sgarchvol에 저장되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R에서의 GARCH 모델
연습 안내
- 왜도 있는 스튜던트 t 분포를 사용하는 GJR GARCH 모델을 지정하세요.
- 모델을 추정하세요.
- GJR GARCH 변동성을
sgarchvol과 비교하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Specify the GJR GARCH model
garchspec <- ___(mean.model = list(armaOrder = c(0,0)),
___ = list(model = ___),
___ = ___)
# Estimate the model and compute volatility
gjrgarchfit <- ___(data = ___, spec = ___)
gjrgarchvol <- ___(___)
# Compare volatility
plotvol <- plot(abs(msftret), col = "grey")
plotvol <- addSeries(___, col = "red", on=1)
plotvol <- addSeries(sgarchvol, col = "blue", on=1)
plotvol