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EUR/USD 수익률을 위한 더 나은 모델

이전 연습 문제에서는 일별 EUR/USD 수익률에 대해 왜도 있는 skewed student t 분포를 사용하는 AR(1) GJR GARCH 모델의 추정 계수 통계적 유의성을 검토했어요. 결론적으로 GARCH 모델을 단순화할 필요가 있습니다. 따라서 평균이 상수인 표준 GARCH 모델에 student t 분포를 사용해 보겠습니다. 평균값은 0으로 고정하고, 분산 타기팅을 사용합니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

R에서의 GARCH 모델

강의 보기

연습 안내

  • student t 분포와 분산 타기팅을 사용하는, 평균이 상수인 표준 GARCH 모델을 추정하도록 코드를 완성하세요.
  • setfixed()를 사용해 평균 모수(파라미터)가 0이 되도록 강제하세요.
  • 모델을 추정하세요.
  • 이러한 변경으로 flexgarchfit을 사용했을 때와 가까운 변동성 시계열이 나오는지 시각적으로 확인하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Specify model with constant mean, standard GARCH and student t
tgarchspec <- ugarchspec(mean.model = list(armaOrder = ___),
                         variance.model = list(model = ___, variance.targeting = ___),
                         distribution.model = ___)

# Fix the mu parameter at zero
 ___(tgarchspec) <- list("mu" = 0)

# Estimate the model
tgarchfit <- ___(data = EURUSDret, spec = tgarchspec)

# Verify that the differences in volatility are small
plot(sigma(___) - ___(flexgarchfit))
코드 편집 및 실행