경마식 비교(Horse race)
이제 롤링 GARCH 모형 예측을 만드는 두 가지 접근법 간의 예측 정확도를 경마식으로 비교해 보겠습니다:
garchroll: AR(1) 표준 GARCH 모형과 student \(t\) 분포gjrgarchroll: AR(1) GJR GARCH 모형과 왜도가 있는 skewed student \(t\) 분포
롤링 추정에는 n.start = 2500, refit.window = "moving", refit.every = 500를 사용합니다.
결과로 생성된 ugarchroll 객체는 콘솔에서 확인하실 수 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R에서의 GARCH 모델
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Inspect the first three rows of the dataframe with out of sample predictions
garchpreds <- as.data.frame(garchroll)
head(garchpreds, ___)