Đồng biến động giữa volatility dự báo và VaR
Biểu đồ value-at-risk cho thấy rủi ro phía giảm có biến động đáng kể theo thời gian. Sự biến động theo thời gian này chủ yếu do độ biến động lợi nhuận thay đổi theo thời gian. Trong bài tập này, bạn sẽ kiểm chứng điều đó cho lợi nhuận hằng ngày của Microsoft bằng cách vẽ trong cùng một hình cả value-at-risk 5% và độ biến động ước lượng. Đối tượng garchroll chứa kết quả ước lượng GARCH theo cửa sổ lăn đã có sẵn trong console.
Bài tập này là một phần của khóa học
Các mô hình GARCH trong R
Hướng dẫn bài tập
- Lấy data frame chứa dự báo trung bình và độ biến động từ
garchroll. - Dùng phương thức phù hợp để trích xuất VaR 5% từ
garchroll. - Trích xuất độ biến động từ garchpreds.
- Phân tích sự đồng biến động trong biểu đồ chuỗi thời gian.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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")