เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

ผลตอบแทนที่ผ่านการ Standardize

โมเดล GARCH ที่สมบูรณ์จำเป็นต้องกำหนดสมมติฐานเกี่ยวกับการแจกแจงของผลตอบแทนที่ผ่านการ standardize เมื่อประมาณค่าโมเดลแล้ว สามารถตรวจสอบสมมติฐานดังกล่าวได้โดยการวิเคราะห์ผลตอบแทนที่ผ่านการ standardize

ในแบบฝึกหัดนี้ เริ่มต้นหลังขั้นตอนการประมาณค่าเสร็จสิ้นแล้ว ผลลัพธ์จากการประมาณค่าโมเดล GARCH ด้วย ugarchfit() จะอยู่ในตัวแปร garchfit ใน console ส่วนชุดข้อมูลผลตอบแทนที่ใช้วิเคราะห์จะอยู่ในตัวแปร ret

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

GARCH Models in R

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • ใช้เมธอด residuals() เพื่อคำนวณผลตอบแทนที่ผ่านการ standardize
  • ทำแบบเดียวกันโดยใช้เมธอด fitted() และ sigma() เพื่อคำนวณผลตอบแทนที่ผ่านการ standardize
  • โหลดแพ็กเกจ PerformanceAnalytics แล้วใช้ chart.Histogram เพื่อพล็อตฮิสโตแกรมของผลตอบแทนที่ผ่านการ standardize พร้อมกับกราฟความหนาแน่นแบบ normal และแบบจริง

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Compute the standardized returns
stdret <- ___(garchfit, ___ = ___)

# Compute the standardized returns using fitted() and sigma()
stdret <- (ret - ___(garchfit)) / ___

# Load the package PerformanceAnalytics and make the histogram
___
___(stdret, methods = c("add.normal","add.density" ), 
                colorset = c("gray","red","blue"))
แก้ไขและรันโค้ด