Coevoluția dintre volatilitatea estimată și VaR
Graficele value-at-risk arată o variație temporală semnificativă a riscului de scădere. Această variație este determinată în principal de variația în timp a volatilității randamentelor. În acest exercițiu, vei verifica că acest lucru este valabil și pentru randamentele zilnice Microsoft, reprezentând grafic, într-o singură figură, atât VaR-ul de 5%, cât și volatilitatea estimată. Obiectul garchroll, care conține rezultatele unei estimări GARCH de tip rolling, este deja disponibil în consolă.
Acest exercițiu face parte din cursul
Modele GARCH în R
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Obține dataframe-ul cu predicțiile pentru medie și volatilitate din
garchroll. - Folosește metoda potrivită pentru a extrage VaR-ul de 5% din
garchroll. - Extrage volatilitatea din
garchpreds. - Analizează coevoluția printr-un grafic de tip serie temporală.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Extract the dataframe with predictions from the rolling GARCH estimation
garchpreds <- ___(garchroll)
# Extract the 5% VaR
garchVaR <- ___(garchroll, ___ = ___)
# Extract the volatility from garchpreds
garchvol <- xts(garchpreds$___, order.by = time(garchVaR))
# Analyze the comovement in a time series plot
garchplot <- plot(garchvol, ylim = c(-0.1, 0.1))
garchplot <- addSeries(garchVaR, on = 1, col = "blue")
plot(garchplot, main = "Daily vol and 5% VaR")