ComeçarComece de graça

Variance targeting

A volatilidade dos retornos financeiros se agrupa ao longo do tempo: períodos de volatilidade acima da média são seguidos por períodos de volatilidade abaixo da média. A previsão de longo prazo é que:

  • quando a volatilidade está alta, ela diminui e retorna à sua média de longo prazo.
  • quando a volatilidade está baixa, ela aumenta e retorna à sua média de longo prazo.

Na estimação de modelos GARCH, podemos explorar esse comportamento de reversão à média da volatilidade por meio do variance targeting (alvo de variância). Assim, estimamos os parâmetros do GARCH de forma que a volatilidade de longo prazo implícita pelo modelo GARCH seja igual ao desvio padrão amostral.

Vamos fazer isso para os retornos de EUR/USD.

Este exercício faz parte do curso

Modelos GARCH em R

Ver curso

Instruções do exercício

  • Modifique a especificação do GARCH para usar variance targeting.
  • Estime o modelo GARCH.
  • Use uncvariance() para calcular o desvio padrão de longo prazo implícito pelo GARCH.
  • Verifique se, após arredondar, esse número é igual ao desvio padrão amostral.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# 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)
Editar e executar o código