ÎncepețiÎncepe gratuit

Țintirea varianței

Volatilitatea randamentelor financiare se grupează în timp: perioadele cu volatilitate peste medie sunt urmate de perioade cu volatilitate sub medie. Predicția pe termen lung este că:

  • atunci când volatilitatea este ridicată, va scădea și va reveni la media sa pe termen lung.
  • atunci când volatilitatea este scăzută, va crește și va reveni la media sa pe termen lung.

În estimarea modelelor GARCH, putem exploata acest comportament de revenire la medie al volatilității prin intermediul țintirii varianței. Estimăm parametrii GARCH astfel încât volatilitatea pe termen lung implicată de modelul GARCH să fie egală cu deviația standard a eșantionului.

Hai să facem asta pentru randamentele EUR/USD.

Acest exercițiu face parte din cursul

Modele GARCH în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Modifică specificația GARCH astfel încât să fie utilizată țintirea varianței.
  • Estimează modelul GARCH.
  • Folosește uncvariance() pentru a calcula deviația standard pe termen lung implicată de modelul GARCH.
  • Verifică că, după rotunjire, această valoare este egală cu deviația standard a eșantionului.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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)
Editează și rulează codul