Natura recursivă a varianței GARCH
În ecuația GARCH(1,1), varianța prognozată este determinată de surpriza la pătrat din randament și de predicția anterioară a varianței:

Poți implementa acest lucru folosind o buclă (consultă slide-urile dacă nu îți mai amintești structura buclei din video).
Hai să facem asta pentru randamentele zilnice ale S&P 500. Variabilele omega, alpha, beta, nobs, e2 și predvar sunt deja încărcate în mediul tău R.
Acest exercițiu face parte din cursul
Modele GARCH în R
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Calculează varianțele prognozate.
- Folosește
predvarpentru a defini seria de volatilitate anualizată prognozatăann_predvol. - Reprezintă grafic volatilitatea anualizată prognozată pentru anii 2008-2009 pentru a observa dinamica din jurul crizei financiare.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Compute the predicted variances
predvar[1] <- var(sp500ret)
for(t in 2:nobs){
predvar[t] <- ___ + ___ * e2[t-1] + ___ * predvar[___]
}
# Create annualized predicted volatility
ann_predvol <- xts(___(252) * sqrt(___), order.by = time(sp500ret))
# Plot the annual predicted volatility in 2008 and 2009
___(___["2008::2009"], main = "Ann. S&P 500 vol in 2008-2009")