BaşlayınÜcretsiz başlayın

Tahmin örneklemini değiştir

GARCH modelinin geçerliliğinin reddedilmesinin birkaç nedeni olabilir. Ortalama, varyans veya dağılıma dair yanlış bir varsayım olabilir. Ayrıca, getirilerin zaman serisinin tek bir GARCH parametre setiyle açıklanamaması da mümkün. Aslında, finansal piyasaların dinamik doğası göz önüne alındığında, GARCH model parametrelerinin zaman içinde değişmesini beklemek gerçekçidir. Bu yüzden, analizi tüm 4961 getiri yerine en güncel 2500 EUR/USD getirisi üzerinde yaparak GARCH modelimizi yeniden tahmin edelim.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

R'de GARCH Modelleri

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • tail() fonksiyonunu kullanarak GARCH modelini son 2500 gözlem üzerinde tahmin et
  • Standartlaştırılmış getirileri hesapla
  • 1,…,22 mertebedeki tüm otokorelasyonların sıfır olduğu hipotezi için Ljung-Box testini yap.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Estimate the model on the last 2500 observations
tgarchspec <- ___( mean.model = list(armaOrder = c(0,0)),
                        variance.model = list(model = "sGARCH"),
                        distribution.model = "std")
tgarchfit <- ___( data = ___(EURUSDret, ___) , spec = tgarchspec)

# Compute standardized returns
stdEURUSDret <- ___(tgarchfit, standardize = TRUE)

# Do the Ljung-Box test on the absolute standardized returns
___(abs(stdEURUSDret), 22, type = "Ljung-Box")
Kodu Düzenle ve Çalıştır