ÎncepețiÎncepe gratuit

Estimarea unui model GARCH non-normal

Funcția ugarchfit() realizează o estimare simultană a tuturor parametrilor de medie, varianță și distribuție. O abordare generală este utilizarea distribuției t-Student asimetrice. În acest caz, trebuie să estimezi și parametrii skew și shape, \(\xi\) și \(\nu\).

În acest exercițiu, vei ajusta modelul GARCH cu distribuție t-Student asimetrică pe o serie de randamente simulate numită ret. Modelul adevărat folosit pentru simulare are următorii parametri: list(mu = 0, ar1 = 0, ma1 = 0, omega = 6*10^(-7), alpha1 = 0.07, beta1 = 0.9, skew = 0.9, shape = 5)

Vei observa că estimările obținute sunt apropiate de parametrii adevărați. Diferența dintre parametrii estimați și cei adevărați se numește eroare de estimare. Pe serii de timp lungi, această eroare este de obicei mică.

Acest exercițiu face parte din cursul

Modele GARCH în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Reprezintă grafic seria de randamente ret și observă randamentul negativ extrem.
  • Completează instrucțiunile pentru a specifica un model GARCH cu distribuție t-Student asimetrică.
  • Estimează modelul.
  • Extrage coeficienții din obiectul ugarchfit obținut.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Plot the return series
 ___

# Specify the garch model to be used
garchspec <- ___(mean.model = list(armaOrder = c(0,0)),
                       variance.model = list(model = "sGARCH"),
                        ___ = ___)

# Estimate the model
garchfit <- ___(data = ___, spec = ___)

# Inspect the coefficients
___(___)
Editează și rulează codul