BaşlayınÜcretsiz başlayın

Tahmin edilen volatilite ile VaR’ın birlikte hareketi

Value-at-risk grafikleri, aşağı yönlü riskte önemli bir zaman içinde değişim olduğunu gösteriyor. Bu zaman içindeki değişim, büyük ölçüde getirilerin volatilitesindeki değişim tarafından belirlenir. Bu egzersizde, tek bir şekilde hem %5 value-at-risk’i hem de tahmin edilen volatiliteyi çizerek bunun Microsoft’un günlük getirileri için de geçerli olduğunu doğrulayacaksın. Yuvarlanan bir GARCH tahmininin çıktısını tutan garchroll nesnesi konsolda zaten mevcut.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

R'de GARCH Modelleri

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • garchroll içinden ortalama ve volatilite tahminlerini içeren veri çerçevesini elde et.
  • garchroll nesnesinden %5 VaR’ı çıkarmak için uygun metodu kullan.
  • Volatiliteyi garchpreds içinden çıkar.
  • Zaman serisi grafiğinde birlikte hareketi analiz et.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Extract the dataframe with predictions from the rolling GARCH estimation
garchpreds <- ___(garchroll)

# Extract the 5% VaR 
garchVaR <- ___(garchroll, ___ = ___)

# Extract the volatility from garchpreds
garchvol <- xts(garchpreds$___, order.by = time(garchVaR))

# Analyze the comovement in a time series plot
garchplot <- plot(garchvol, ylim = c(-0.1, 0.1))
garchplot <- addSeries(garchVaR, on = 1, col = "blue")
plot(garchplot, main = "Daily vol and 5% VaR")
Kodu Düzenle ve Çalıştır