BaşlayınÜcretsiz Başlayın

Tahmin hataları

GARCH modelinde varyans, tahmin hatalarının karesiyle \(e = R - \mu\) belirlenir. Bu nedenle bir GARCH varyansı hesaplamak için önce tahmin hatalarını bulman gerekir. Günlük getiriler için, \(\mu\)'yu örnek ortalamasına eşitlemek yaygın bir uygulamadır.

Bunu uygulayacak ve ardından tahmin hatalarının mutlak değerlerinde güçlü bir pozitif otokorelasyon olduğunu doğrulayacaksın. Pozitif otokorelasyon, oynaklık kümelerinin varlığını yansıtır. Oynaklık ortalamanın üzerindeyken bir süre yüksek kalır. Oynaklık düşük olduğunda ise bir süre düşük kalır.

Bu egzersiz

R'de GARCH Modelleri

kursunun bir parçasıdır
Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

  • m'yi sp500ret içindeki günlük S&P 500 getirilerinin ortalamasına ayarla.
  • Tahmin hatalarını hesapla.
  • Tahmin hatalarının mutlak değerlerinin zaman serisini çiz.
  • Tahmin hatalarının mutlak değerlerinin otokorelasyon fonksiyonunu çizdirmek için acf fonksiyonunu kullan.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# Compute the mean daily return
m <- ___(___)

# Define the series of prediction errors
e <- ___ - ___

# Plot the absolute value of the prediction errors
par(mfrow = c(2,1),mar = c(3, 2, 2, 2))
___(___(___))

# Plot the acf of the absolute prediction errors
___
Kodu Düzenle ve Çalıştır