เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

ขอบเขตของพารามิเตอร์และผลต่อการพยากรณ์

กลับมาที่การกำหนดโมเดล GARCH แบบยืดหยุ่นอีกครั้ง โดยค่าสัมประสิทธิ์ที่ประมาณได้จะแสดงอยู่ใน console สมมติว่าเชื่อว่าพารามิเตอร์ GARCH \(\alpha\) ควรอยู่ระหว่าง 0.05 ถึง 0.1 และพารามิเตอร์ \(\beta\) อยู่ระหว่าง 0.8 ถึง 0.95 ในแบบฝึกหัดนี้ ให้ประมาณโมเดลใหม่โดยกำหนดขอบเขตดังกล่าว แล้วดูผลที่มีต่อการพยากรณ์ความผันผวนสำหรับ 10 วันถัดไป โดยใช้ ugarchforecast

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

GARCH Models in R

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • กำหนดขอบเขต c(0.05, 0.2) และ c(0.8, 0.95) ให้กับ alpha1 และ beta1
  • ประมาณโมเดลที่มีขอบเขตบนผลตอบแทน EURUSD
  • สังเกตว่าค่าสัมประสิทธิ์เปลี่ยนแปลงไปอย่างไร
  • เปรียบเทียบการพยากรณ์ความผันผวนสำหรับ 10 วันถัดไประหว่างโมเดลที่ไม่มีข้อจำกัดและโมเดลที่มีข้อจำกัดในรูปแบบตาราง

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# 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 = ___)))
แก้ไขและรันโค้ด