ÎncepețiÎncepe gratuit

Erori medii pătratice de predicție

Modelul GJR GARCH este o generalizare a modelului GARCH și ar trebui, prin urmare, să ofere un ajustaj mai bun, reflectat în Erori Medii Pătratice (MSE) mai mici. Să verificăm acest lucru pe randamentele Microsoft msftret, unde garchfit corespunde estimării cu modelul GARCH(1,1) standard, iar gjrfit corespunde utilizării modelului GJR. Reține că poți calcula vectorul cu erori de predicție \(e\) pentru medie folosind metoda residuals(). Eroarea de predicție pentru varianță este egală cu diferența dintre \(e^2\) și varianța GARCH prezisă.

Acest exercițiu face parte din cursul

Modele GARCH în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Calculează vectorul cu erori de predicție pentru medii folosind metoda residuals().
  • Completează codul pentru calcularea MSE pe baza rezultatelor estimării garchfit.
  • Calculează MSE pentru rezultatele estimării gjrfit.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Compute prediction errors
garcherrors <- ___(garchfit)
gjrerrors  <- ___(gjrfit)

# Compute MSE for variance prediction of garchfit model
___((___(garchfit)___ - garcherrors^2)___)

# Compute MSE for variance prediction of gjrfit model
___
Editează și rulează codul