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추정 표본 변경

GARCH 모형의 타당성이 기각되는 데에는 여러 가지 원인이 있을 수 있습니다. 평균, 분산 또는 분포에 대한 가정이 잘못됐을 수도 있고, 한 세트의 GARCH 모수로는 수익률 시계열을 설명할 수 없을 수도 있습니다. 실제로 금융시장의 동적 특성을 고려하면 GARCH 모수는 시간이 지나면서 변할 것으로 기대하는 것이 현실적입니다. 따라서 전체 4961개 수익률로 분석하는 대신, 가장 최근의 EUR/USD 수익률 2500개에 대해 GARCH 모형을 다시 추정해 보겠습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

R에서의 GARCH 모델

강의 보기

연습 안내

  • tail() 함수를 사용해 마지막 2500개 관측치로 GARCH 모형을 추정하세요.
  • 표준화 수익률을 계산하세요.
  • 1,…,22차 자기상관이 모두 0이라는 귀무가설에 대해 Ljung-Box 검정을 수행하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Estimate the model on the last 2500 observations
tgarchspec <- ___( mean.model = list(armaOrder = c(0,0)),
                        variance.model = list(model = "sGARCH"),
                        distribution.model = "std")
tgarchfit <- ___( data = ___(EURUSDret, ___) , spec = tgarchspec)

# Compute standardized returns
stdEURUSDret <- ___(tgarchfit, standardize = TRUE)

# Do the Ljung-Box test on the absolute standardized returns
___(abs(stdEURUSDret), 22, type = "Ljung-Box")
코드 편집 및 실행