ÎncepețiÎncepe gratuit

Erori de predicție

În modelul GARCH, varianța este determinată de pătratul erorilor de predicție \(e = R - \mu\). Pentru a calcula o varianță GARCH, trebuie să calculezi mai întâi erorile de predicție. În cazul randamentelor zilnice, practica uzuală este să setezi \(\mu\) egal cu media eșantionului.

Vei implementa acest lucru și vei verifica că există o autocorelare pozitivă semnificativă în valoarea absolută a erorilor de predicție. Autocorrelarea pozitivă reflectă prezența clusterelor de volatilitate. Când volatilitatea este peste medie, ea rămâne ridicată o perioadă. Când volatilitatea este scăzută, ea rămâne scăzută o perioadă.

Acest exercițiu face parte din cursul

Modele GARCH în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Setează m la media randamentelor zilnice S&P 500 din sp500ret.
  • Calculează erorile de predicție.
  • Trasează graficul seriei de timp a valorii absolute a erorilor de predicție.
  • Folosește funcția acf pentru a trasa funcția de autocorelare a valorii absolute a erorilor de predicție.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Compute the mean daily return
m <- ___(___)

# Define the series of prediction errors
e <- ___ - ___

# Plot the absolute value of the prediction errors
par(mfrow = c(2,1),mar = c(3, 2, 2, 2))
___(___(___))

# Plot the acf of the absolute prediction errors
___
Editează și rulează codul