Ändra estimeringsurval
Det kan finnas flera orsaker till att GARCH-modellens giltighet förkastas. Det kan röra sig om ett felaktigt antagande för medelvärdet, variansen eller fördelningen. Det kan också bero på att avkastningens tidsserie inte kan beskrivas av en enda uppsättning GARCH-parametrar. Med tanke på de finansiella marknadernas dynamiska natur är det realistiskt att förvänta sig att GARCH-modellens parametrar förändras över tid. Låt oss därför re-estimera vår GARCH-modell på de 2 500 senaste EUR/USD-avkastningarna i stället för att analysera samtliga 4 961 observationer.
Den här övningen är en del av kursen
GARCH-modeller i R
Övningsinstruktioner
- Använd funktionen
tail()för att estimera GARCH-modellen på de senaste 2 500 observationerna - Beräkna de standardiserade avkastningarna
- Utför Ljung-Box-testet för att kontrollera att alla autokorrelationer av ordning 1,…,22 är noll.
Interaktiv övning med praktiskt arbete
Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.
# Estimate the model on the last 2500 observations
tgarchspec <- ___( mean.model = list(armaOrder = c(0,0)),
variance.model = list(model = "sGARCH"),
distribution.model = "std")
tgarchfit <- ___( data = ___(EURUSDret, ___) , spec = tgarchspec)
# Compute standardized returns
stdEURUSDret <- ___(tgarchfit, standardize = TRUE)
# Do the Ljung-Box test on the absolute standardized returns
___(abs(stdEURUSDret), 22, type = "Ljung-Box")