ความไวของ Coverage ต่อโมเดลการแจกแจง
โมเดล GARCH ประกอบด้วยข้อสมมติฐานเกี่ยวกับค่าเฉลี่ย ความแปรปรวน และการแจกแจง วิธีที่ง่ายที่สุดคือการสมมติว่าข้อมูลเป็นการแจกแจงแบบปกติ (normal distribution) แต่โมเดลนี้ไม่เหมาะสำหรับการวิเคราะห์ผลตอบแทนหุ้น เช่น ผลตอบแทนรายวันของ Microsoft การแจกแจงแบบ skewed student t จะอธิบายลักษณะของข้อมูลได้ดีกว่า ในแบบฝึกหัดนี้ จะเห็นความแตกต่างได้ชัดเจนจากการเปรียบเทียบ coverage ของ value-at-risk ที่ระดับ 5% ระหว่างการแจกแจงแบบปกติและแบบ skewed student t
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
GARCH Models in R
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Take a default specification a with normal and skewed student t distribution
normgarchspec <- ___(distribution.model = ___)
sstdgarchspec <- ___(distribution.model = ___)