Startvärden
Skattning av en GARCH-modell kräver att man optimerar likelihoodfunktionen. Denna optimering kan misslyckas om startvärden är dåliga. Lyckligtvis har Alexios Ghalanos, författaren till R-paketet rugarch, gjort ett utmärkt arbete med att ställa in optimeringsstandarden så att optimeringen är korrekt i de flesta fall. Om du är osäker kan du använda metoden setstart() för att prova egna startvärden och kontrollera att det leder till ett liknande resultat i form av skattade parametrar och likelihood.
Här kan du testa detta med de dagliga EUR/USD-avkastningarna i EURUSDret, under antagandet om en GARCH-modell med konstant medelvärde och Student t-fördelning. Modellspecifikationen finns tillgänglig i konsolen som garchspec.
Den här övningen är en del av kursen
GARCH-modeller i R
Övningsinstruktioner
- Skatta modellen
garchspecmed standardiserade startvärden. - Skriv ut de skattade parametrarna och likelihood-värdet.
- Ange andra startvärden och skatta om modellen.
- Skriv ut de skattade parametrarna och likelihood-värdet.
Interaktiv övning med praktiskt arbete
Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.
# Estimate using default starting values
garchfit <- ___
# Print the estimated parameters and the likelihood
___
___
# Set other starting values and re-estimate
___(garchspec) <- ___(alpha1 = 0.05, beta1 = 0.9, shape = 6)
garchfit <- ___
# Print the estimated parameters and the likelihood
___
___