Kom igångKom igång gratis

Parametergränser och deras påverkan på prognoser

Låt oss återigen ta den flexibla GARCH-modellspecifikationen vars skattade koefficienter visas i konsolen. Anta nu att du tror att GARCH-parametern \(\alpha\) bör ligga mellan 0,05 och 0,1, medan \(\beta\)-parametern ligger mellan 0,8 och 0,95. Din uppgift är att skatta om modellen med dessa gränser och se hur de påverkar volatilitetsprognoserna för de kommande tio dagarna med hjälp av ugarchforecast.

Den här övningen är en del av kursen

GARCH-modeller i R

Visa kurs

Övningsinstruktioner

  • Lägg in gränserna c(0.05, 0.2) och c(0.8, 0.95) för alpha1 respektive beta1.
  • Skatta den begränsade modellen på EURUSD-avkastningarna.
  • Notera hur koefficienterna har förändrats.
  • Jämför volatilitetsprognoserna för de kommande 10 dagarna i en tabell, med den obegränsade och den begränsade modellen.

Interaktiv övning med praktiskt arbete

Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.

# Define bflexgarchspec as the bound constrained version
bflexgarchspec <- flexgarchspec
___(bflexgarchspec) <- list(___ = ___, ___ = ___)

# Estimate the bound constrained model
bflexgarchfit <- ugarchfit(data = EURUSDret, ___ = ___)

# Inspect coefficients
___(___)

# Compare forecasts for the next ten days
cbind(sigma(ugarchforecast(flexgarchfit, n.ahead = ___)),
      sigma(ugarchforecast(bflexgarchfit, n.ahead = ___)))
Redigera och kör kod