เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

โมเดลที่เหมาะสมกว่าสำหรับผลตอบแทน EUR/USD

ในแบบฝึกหัดก่อนหน้า คุณได้วิเคราะห์นัยสำคัญทางสถิติของพารามิเตอร์ที่ประมาณได้จากโมเดล AR(1) GJR GARCH ที่ใช้การแจกแจงแบบ skewed student t สำหรับผลตอบแทนรายวันของ EUR/USD ข้อสรุปคือควรลดความซับซ้อนของโมเดล GARCH ที่ใช้อยู่ ดังนั้น ลองใช้โมเดล standard GARCH ที่มีค่าเฉลี่ยคงที่และการแจกแจงแบบ student t โดยกำหนดค่าเฉลี่ยให้เท่ากับศูนย์และใช้ variance targeting

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

GARCH Models in R

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • เติมโค้ดให้ครบเพื่อประมาณโมเดล standard GARCH ที่มีค่าเฉลี่ยคงที่ การแจกแจงแบบ student t และใช้ variance targeting
  • ใช้ setfixed() เพื่อกำหนดให้พารามิเตอร์ค่าเฉลี่ยมีค่าเท่ากับ 0
  • ประมาณโมเดล
  • ตรวจสอบด้วยภาพว่าการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ให้ชุดความผันผวนที่ใกล้เคียงกับผลลัพธ์จาก flexgarchfit

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Specify model with constant mean, standard GARCH and student t
tgarchspec <- ugarchspec(mean.model = list(armaOrder = ___),
                         variance.model = list(model = ___, variance.targeting = ___),
                         distribution.model = ___)

# Fix the mu parameter at zero
 ___(tgarchspec) <- list("mu" = 0)

# Estimate the model
tgarchfit <- ___(data = EURUSDret, spec = tgarchspec)

# Verify that the differences in volatility are small
plot(sigma(___) - ___(flexgarchfit))
แก้ไขและรันโค้ด