ÎncepețiÎncepe gratuit

Modificarea eșantionului de estimare

Pot exista mai multe motive pentru care validitatea modelului GARCH este respinsă. Acestea pot include o ipoteză greșită privind media, varianța sau distribuția. De asemenea, este posibil ca seria de timp a randamentelor să nu poată fi descrisă de un singur set de parametri GARCH. De fapt, dat fiind caracterul dinamic al piețelor financiare, este realist să ne așteptăm ca parametrii modelului GARCH să se schimbe în timp. Prin urmare, vom re-estima modelul GARCH pe cele mai recente 2500 de randamente EUR/USD, în loc să efectuăm analiza pe toate cele 4961 de randamente.

Acest exercițiu face parte din cursul

Modele GARCH în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Folosește funcția tail() pentru a estima modelul GARCH pe ultimele 2500 de observații
  • Calculează randamentele standardizate
  • Aplică testul Ljung-Box pentru a verifica dacă toate autocorelațiile de ordinul 1,…,22 sunt zero.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Estimate the model on the last 2500 observations
tgarchspec <- ___( mean.model = list(armaOrder = c(0,0)),
                        variance.model = list(model = "sGARCH"),
                        distribution.model = "std")
tgarchfit <- ___( data = ___(EURUSDret, ___) , spec = tgarchspec)

# Compute standardized returns
stdEURUSDret <- ___(tgarchfit, standardize = TRUE)

# Do the Ljung-Box test on the absolute standardized returns
___(abs(stdEURUSDret), 22, type = "Ljung-Box")
Editează și rulează codul