ÎncepețiÎncepe gratuit

Specifică și explorează variantele modelului GARCH

În capitolele următoare vei vedea că modelele GARCH există în multe variante. Prin urmare, trebuie să începi prin a specifica modelul pentru medie, modelul pentru varianță și distribuția erorilor pe care dorești să le folosești. Cel mai potrivit model depinde de aplicație. O analiză GARCH realistă presupune specificarea, estimarea și testarea mai multor modele GARCH.

În R, acest lucru este simplu datorită pachetului rugarch al lui Alexios Ghalanos. Pachetul a fost deja încărcat pentru tine. Îl vei aplica pentru a analiza randamentele zilnice din sp500ret.

Acest exercițiu face parte din cursul

Modele GARCH în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Folosește ugarchspec() pentru a specifica că vrei să estimezi un model GARCH(1,1) standard cu medie constantă și distribuție normală pentru erorile de predicție.
  • Folosește ugarchfit() pentru a estima modelul prin metoda maximei verosimilități.
  • Folosește metoda sigma() pentru a extrage volatilitățile estimate.
  • Reprezintă grafic predicțiile de volatilitate pentru 2017.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Specify a standard GARCH model with constant mean
garchspec <- ___(mean.model = list(armaOrder = ___),
                 variance.model = list(model = "___"), 
                 distribution.model = "___")

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

# Use the method sigma to retrieve the estimated volatilities 
garchvol <- ___ 

# Plot the volatility for 2017
___(___["2017"])
Editează și rulează codul