Zacznij terazZacznij za darmo

Targetowanie wariancji

Zmienność stóp zwrotu na rynkach finansowych skupia się w czasie: okresy podwyższonej zmienności następują po sobie i przeplatają się z okresami niskiej zmienności. Długookresowa prognoza mówi, że:

  • gdy zmienność jest wysoka, będzie maleć i powracać do swojej długookresowej średniej.
  • gdy zmienność jest niska, będzie rosnąć i powracać do swojej długookresowej średniej.

Przy estymacji modeli GARCH możemy wykorzystać tę właściwość powrotu do średniej za pomocą targetowania zmienności. Parametry modelu GARCH szacuje się wtedy w taki sposób, aby długookresowa zmienność implikowana przez model była równa odchyleniu standardowemu z próby.

Wypróbujmy to podejście dla stóp zwrotu EUR/USD.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Modele GARCH w R

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

  • Zmodyfikuj specyfikację modelu GARCH tak, aby użyć targetowania wariancji.
  • Dokonaj estymacji modelu GARCH.
  • Użyj funkcji uncvariance(), aby obliczyć długookresowe odchylenie standardowe implikowane przez model GARCH.
  • Sprawdź, czy po zaokrągleniu ta wartość jest równa odchyleniu standardowemu z próby.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# Complete the specification to do variance targeting
garchspec <- ugarchspec(mean.model = list(armaOrder = c(0,0)),
                        variance.model = list(model = "sGARCH",
                                             ___ = ___),
                        distribution.model = "std")

# Estimate the model
garchfit <- ___(data = EURUSDret, spec = garchspec)

# Print the GARCH model implied long run volatility
sqrt(___(___))

# Verify that it equals the standard deviation (after rounding)
all.equal(sqrt(uncvariance(garchfit)), ___(EURUSDret), tol = 1e-4)
Edytuj i uruchom kod