Medelkvadratfel för prognoser
GJR GARCH-modellen är en generalisering av GARCH-modellen och bör därför ge en bättre anpassning i form av lägre medelkvadratfel (MSE). Låt oss verifiera detta på Microsofts avkastningar msftret, där garchfit motsvarar skattningen med den vanliga GARCH(1,1)-modellen och gjrfit motsvarar skattningen med GJR-modellen. Kom ihåg att du kan beräkna vektorn med prediktionsfel \(e\) för medelvärdet med metoden residuals(). Prediktionsfelet för variansen är lika med skillnaden mellan \(e^2\) och den predikterade GARCH-variansen.
Den här övningen är en del av kursen
GARCH-modeller i R
Övningsinstruktioner
- Beräkna vektorn med prediktionsfel för medelvärdet med metoden
residuals(). - Komplettera koden för att beräkna MSE för skattningsresultatet från
garchfit. - Beräkna MSE för skattningsresultatet från
gjrfit.
Interaktiv övning med praktiskt arbete
Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.
# Compute prediction errors
garcherrors <- ___(garchfit)
gjrerrors <- ___(gjrfit)
# Compute MSE for variance prediction of garchfit model
___((___(garchfit)___ - garcherrors^2)___)
# Compute MSE for variance prediction of gjrfit model
___