Känslighet hos täckning mot distributionsmodell
En GARCH-modell är en samling antaganden om medelvärdet, variansen och fördelningen. Ett naivt tillvägagångssätt är att anta en normalfördelning. Den modellen är inte realistisk när man analyserar aktiereturer, som Microsofts dagliga avkastning. En skev student-t-fördelning beskriver fördelningen bättre. Du kommer att se att detta blir tydligt när man jämför täckningen av 5%-värdet-i-riskzonen under normalfördelningen och den skeva student-t-fördelningen.
Den här övningen är en del av kursen
GARCH-modeller i R
Interaktiv övning med praktiskt arbete
Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.
# Take a default specification a with normal and skewed student t distribution
normgarchspec <- ___(distribution.model = ___)
sstdgarchspec <- ___(distribution.model = ___)