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Mudar a amostra de estimação

Há várias possíveis causas para rejeitar a validade do modelo GARCH. Pode ser uma suposição incorreta para a média, a variância ou a distribuição. Também pode acontecer de a série temporal de retornos não ser bem descrita por um único conjunto de parâmetros GARCH. De fato, dada a natureza dinâmica dos mercados financeiros, é realista esperar que os parâmetros do modelo GARCH mudem ao longo do tempo. Por isso, vamos reestimar nosso modelo GARCH nos 2500 retornos mais recentes de EUR/USD, em vez de fazer a análise em todos os 4961 retornos.

Este exercício faz parte do curso

Modelos GARCH em R

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Instruções do exercício

  • Use a função tail() para estimar o modelo GARCH nas últimas 2500 observações
  • Calcule os retornos padronizados
  • Faça o teste de Ljung-Box de que todas as autocorrelações de ordem 1,…,22 são zero.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# 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")
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