ÎncepețiÎncepe gratuit

Efectul modelului mediei asupra prognozelor de volatilitate

Modelarea dinamicii mediei are, de obicei, un efect major asupra randamentelor prognozate, însă un efect minor asupra prognozelor de volatilitate. Acest efect este atât de redus încât, dacă ne interesează doar dinamica volatilității, putem în general ignora dinamica mediei și să presupunem cea mai simplă specificație, și anume modelul cu medie constantă.

Să testăm acest lucru pe randamentele zilnice ale Microsoft. Media și volatilitatea prognozate din estimarea GARCH sub ipoteza mediei constante și AR(1) sunt deja disponibile în consolă ca variabilele constmean_mean, ar1_mean, constmean_vol și ar1_vol.

Acest exercițiu face parte din cursul

Modele GARCH în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Completează codul pentru a estima modelul GARCH-in-mean.
  • Calculează media și volatilitatea prognozate.
  • Completează codul pentru a calcula corelația dintre prognozele de randament AR(1) și GARCH-in-mean.
  • Completează codul pentru a calcula corelația tuturor celor trei prognoze de volatilitate.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# GARCH-in-Mean specification and estimation
gim_garchspec <- ___( 
  mean.model = list(armaOrder = c(0,0), archm = ___, archpow = ___),
  variance.model = list(model = "gjrGARCH"), distribution.model = "sstd")
gim_garchfit <- ___(data = msftret , ___ = ___)

# Predicted mean returns and volatility of GARCH-in-mean
gim_mean <- ___(___)
gim_vol <- ___(___)

# Correlation between predicted return using AR(1) and GARCH-in-mean models
___(___, ___)

# Correlation between predicted volatilities across mean.models
___(merge(constmean_vol, ar1_vol, gim_vol))
Editează și rulează codul