Zacznij terazZacznij za darmo

Zmiana próby estymacyjnej

Odrzucenie trafności modelu GARCH może mieć kilka przyczyn. Może to być błędne założenie dotyczące wartości średniej, wariancji lub rozkładu. Możliwe jest też, że szeregu czasowego stóp zwrotu nie da się opisać jednym zestawem parametrów GARCH. Biorąc pod uwagę dynamiczny charakter rynków finansowych, realistyczne jest oczekiwanie, że parametry modelu GARCH zmieniają się w czasie. Dokonajmy zatem ponownej estymacji modelu GARCH na 2500 najnowszych stopach zwrotu EUR/USD, zamiast przeprowadzać analizę na wszystkich 4961 obserwacjach.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Modele GARCH w R

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

  • Użyj funkcji tail(), aby estymować model GARCH na 2500 ostatnich obserwacjach.
  • Oblicz standaryzowane stopy zwrotu.
  • Przeprowadź test Ljunga-Boxa sprawdzający, czy wszystkie autokorelacje rzędów 1,…,22 są równe zero.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# 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")
Edytuj i uruchom kod