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Previsão fora da amostra

A série garchvol é a série de volatilidades previstas para cada um dos retornos na série temporal observada sp500ret. Para a tomada de decisões, o que importa é a volatilidade do retorno futuro (ainda não observado). Você a obtém aplicando a função ugarchforecast() ao resultado de ugarchfit(). Em previsão, chamamos isso de previsões de volatilidade fora da amostra, pois envolvem previsões de retornos que não foram usados na estimação do modelo GARCH.

Este exercício usa os objetos garchfit e garchvol que você criou no exercício anterior. Se precisar verificar quais argumentos uma função recebe, você pode usar ?name_of_function no Console para acessar a documentação.

Este exercício faz parte do curso

Modelos GARCH em R

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Instruções do exercício

  • Calcule a volatilidade incondicional usando o método uncvariance().
  • Imprima as volatilidades estimadas para os dez últimos retornos da amostra sp500ret.
  • Use ugarchforecast() para prever a volatilidade para os próximos cinco dias.
  • Use sigma() para obter as volatilidades previstas para os próximos cinco dias e imprima-as.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Compute unconditional volatility
___(___(garchfit))

# Print last 10 ones in garchvol
tail(___, ___)

# Forecast volatility 5 days ahead and add 
garchforecast <- ___(fitORspec = garchfit, 
                     ___ = ___)

# Extract the predicted volatilities and print them
print(___(___))
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