시작하기무료로 시작하기

샘플 외 예측

garchvol 시계열은 관측된 시계열 sp500ret의 각 수익률에 대해 예측된 변동성입니다. 의사결정에서는 관측되지 않은 미래 수익률의 변동성이 중요해요. 이는 ugarchfit()의 출력에 ugarchforecast() 함수를 적용해 얻을 수 있습니다. 예측에서는 GARCH 모형을 추정할 때 사용하지 않은 수익률에 대한 예측이므로 이를 샘플 외 변동성 예측(out-of-sample volatility forecasts)이라고 부릅니다.

이 연습 문제에서는 이전 연습에서 생성한 garchfit과 garchvol 객체를 사용합니다. 어떤 함수가 어떤 인수를 받는지 확인하려면 콘솔에서 ?name_of_function을 사용해 문서를 확인하세요.

이 연습은 강의의 일부입니다

R에서의 GARCH 모델

강의 보기

연습 안내

  • uncvariance() 메서드를 사용해 무조건부 변동성을 계산하세요.
  • sp500ret 샘플에서 마지막 10개 수익률에 대한 추정 변동성을 출력하세요.
  • ugarchforecast()를 사용해 향후 5일의 변동성을 예측하세요.
  • sigma()를 사용해 향후 5일의 예측 변동성을 얻고 출력하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Compute unconditional volatility
___(___(garchfit))

# Print last 10 ones in garchvol
tail(___, ___)

# Forecast volatility 5 days ahead and add 
garchforecast <- ___(fitORspec = garchfit, 
                     ___ = ___)

# Extract the predicted volatilities and print them
print(___(___))
코드 편집 및 실행