BaşlayınÜcretsiz başlayın

Ortalama kare tahmin hataları

GJR GARCH modeli, GARCH modelinin bir genellemesidir. Bu yüzden Ortalama Kare Hata (MSE) açısından daha iyi bir uyum sağlaması beklenir. Bunu, standart GARCH(1,1) modeliyle yapılan tahmine karşılık gelen garchfit ve GJR modelinin kullanıldığı gjrfit için Microsoft getirilerinde msftret üzerinde doğrulayalım. Ortalama için tahmin hataları vektörü \(e\)'yi residuals() yöntemiyle hesaplayabileceğini unutma. Varyans için tahmin hatası, \(e^2\) ile tahmin edilen GARCH varyansı arasındaki farka eşittir.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

R'de GARCH Modelleri

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • residuals() yöntemini kullanarak ortalamalar için tahmin hataları vektörünü hesapla.
  • garchfit tahmin çıktısı için MSE hesaplama kodunu tamamla.
  • gjrfit tahmin çıktısı için MSE'yi hesapla.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Compute prediction errors
garcherrors <- ___(garchfit)
gjrerrors  <- ___(gjrfit)

# Compute MSE for variance prediction of garchfit model
___((___(garchfit)___ - garcherrors^2)___)

# Compute MSE for variance prediction of gjrfit model
___
Kodu Düzenle ve Çalıştır