1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Modele GARCH w R
Connected

ćwiczenie

Wyścig modeli

Teraz przeprowadzisz wyścig modeli pod względem dokładności prognoz. Porównasz dwa podejścia do tworzenia kroczących prognoz modelu GARCH:

  • garchroll: model AR(1) standardowy GARCH z rozkładem \(t\) Studenta
  • gjrgarchroll: model AR(1) GJR GARCH z asymetrycznym rozkładem \(t\) Studenta.

Estymacje kroczące zostały przeprowadzone z parametrami n.start = 2500, refit.window = "moving", refit.every = 500.

Wynikowe obiekty ugarchroll są dostępne w konsoli.

Instrukcje 1/4

undefined XP
    1
    2
    3
    4
  • Przypisz do garchpreds tabelę z prognozami poza próbą z obiektu garchroll i wyświetl pierwsze trzy wiersze.