У цій вправі ви змоделюєте часові ряди ARCH(1) і GARCH(1,1), використовуючи заздалегідь визначену функцію simulate_GARCH(n, omega, alpha, beta = 0).

Згадайте відмінність між моделями ARCH(1) і GARCH(1,1): окрім авторегресійної складової з коефіцієнтом \(\alpha\), що множить квадрат залишку з лагом 1, модель GARCH містить також ковзну середню зі складовою \(\beta\), що множить дисперсію з лагом 1.

Заздалегідь визначена функція згенерує ряд ARCH/GARCH на основі заданих вами n (кількість симуляцій), omega, alpha і beta (типово 0). Вона поверне змодельовані залишки та дисперсії. Після цього ви побудуєте графіки й проаналізуєте змодельовані дисперсії для процесів ARCH і GARCH.

Навіщо потрібні моделі GARCH

Create Your Free Account