GARCH & Co
ใกล้ถึงจุดสิ้นสุดของคอร์สแล้ว ตอนนี้คุณมีทักษะในการวิเคราะห์ความผันผวนที่เปลี่ยนแปลงตามเวลาของผลตอบแทนทางการเงินด้วยโมเดล GARCH แล้ว อย่างไรก็ตาม ความผันผวนไม่ใช่คุณสมบัติเดียวที่เปลี่ยนแปลงตามเวลา ในแบบฝึกหัดนี้ เราจะวิเคราะห์ผลตอบแทนที่ผ่านการ standardize ของ Microsoft และ Walmart และจะพบว่าความสัมพันธ์ระหว่างทั้งสองนั้นมีความเป็นพลวัต
โมเดล GARCH สำหรับผลตอบแทนรายวันของ Microsoft และ IBM ได้รับการประมาณค่าไว้แล้ว และตัวแปรผลลัพธ์จาก ugarchfit พร้อมใช้งานในชื่อ msftgarchfit และ wmtgarchfit
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
GARCH Models in R
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Compute standardized returns
stdmsftret <- ___(msftgarchfit, ___)
stdwmtret <- ___(wmtgarchfit, ___)
# Print the correlation
___(stdmsftret, stdwmtret)