ÎncepețiÎncepe gratuit

Prognoze out-of-sample

Seria garchvol conține volatilitățile prezise pentru fiecare randament din seria de timp observată sp500ret. Pentru luarea deciziilor, contează volatilitatea randamentului viitor (încă neobservat). O obții aplicând funcția ugarchforecast() rezultatului returnat de ugarchfit(). În prognoză, acestea se numesc volatilități out-of-sample, deoarece implică predicții ale unor randamente care nu au fost folosite la estimarea modelului GARCH.

Acest exercițiu folosește obiectele garchfit și garchvol pe care le-ai creat în exercițiul anterior. Dacă vrei să verifici ce argumente acceptă o funcție, poți folosi ?name_of_function în consolă pentru a accesa documentația.

Acest exercițiu face parte din cursul

Modele GARCH în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Calculează volatilitatea necondiționată folosind metoda uncvariance().
  • Afișează volatilitățile estimate pentru ultimele zece randamente din eșantionul sp500ret.
  • Folosește ugarchforecast() pentru a prognoza volatilitatea pentru următoarele cinci zile.
  • Folosește sigma() pentru a obține volatilitățile prognozate pentru următoarele cinci zile și afișează-le.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Compute unconditional volatility
___(___(garchfit))

# Print last 10 ones in garchvol
tail(___, ___)

# Forecast volatility 5 days ahead and add 
garchforecast <- ___(fitORspec = garchfit, 
                     ___ = ___)

# Extract the predicted volatilities and print them
print(___(___))
Editează și rulează codul