Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Ảnh hưởng của mô hình trung bình lên dự báo độ biến động

Việc mô hình hóa động lực của trung bình thường ảnh hưởng lớn đến lợi nhuận dự báo thu được, nhưng chỉ có tác động nhỏ lên dự báo độ biến động. Ảnh hưởng lên dự báo độ biến động nhỏ đến mức, nếu bạn chỉ quan tâm đến động lực độ biến động, thường có thể bỏ qua động lực của trung bình và giả định đặc tả đơn giản nhất, tức mô hình trung bình hằng số.

Hãy kiểm chứng điều này với lợi nhuận ngày của Microsoft. Trung bình và độ biến động dự báo từ ước lượng GARCH dưới giả định trung bình hằng số và AR(1) đã có sẵn trong console dưới các biến constmean_mean, ar1_mean, constmean_vol và ar1_vol.

Bài tập này là một phần của khóa học

Các mô hình GARCH trong R

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Hoàn chỉnh mã để ước lượng mô hình GARCH-trong-trung-bình.
  • Tính trung bình và độ biến động dự báo.
  • Hoàn chỉnh mã để tính tương quan giữa dự báo lợi nhuận AR(1) và GARCH-trong-trung-bình.
  • Hoàn chỉnh mã để tính tương quan của cả ba dự báo độ biến động.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# GARCH-in-Mean specification and estimation
gim_garchspec <- ___( 
  mean.model = list(armaOrder = c(0,0), archm = ___, archpow = ___),
  variance.model = list(model = "gjrGARCH"), distribution.model = "sstd")
gim_garchfit <- ___(data = msftret , ___ = ___)

# Predicted mean returns and volatility of GARCH-in-mean
gim_mean <- ___(___)
gim_vol <- ___(___)

# Correlation between predicted return using AR(1) and GARCH-in-mean models
___(___, ___)

# Correlation between predicted volatilities across mean.models
___(merge(constmean_vol, ar1_vol, gim_vol))
Chỉnh sửa và Chạy Mã