Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Giới hạn tham số và tác động lên dự báo

Hãy quay lại đặc tả mô hình GARCH linh hoạt mà hệ số ước lượng đã được in ra trong console. Giả sử bạn cho rằng tham số GARCH \(\alpha\) nên nằm trong khoảng 0,05 đến 0,1, trong khi tham số \(\beta\) nằm trong khoảng 0,8 đến 0,95. Nhiệm vụ của bạn là ước lượng lại mô hình bằng cách áp đặt các giới hạn đó và quan sát tác động lên các dự báo biến động cho 10 ngày tới dùng ugarchforecast.

Bài tập này là một phần của khóa học

Các mô hình GARCH trong R

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Áp dụng các giới hạn c(0.05, 0.2) và c(0.8, 0.95) cho alpha1 và beta1.
  • Ước lượng mô hình có ràng buộc trên lợi suất EURUSD.
  • Ghi nhận cách các hệ số đã thay đổi.
  • So sánh trong một bảng các dự báo biến động cho 10 ngày tới giữa mô hình không ràng buộc và mô hình có ràng buộc.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

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

# Define bflexgarchspec as the bound constrained version
bflexgarchspec <- flexgarchspec
___(bflexgarchspec) <- list(___ = ___, ___ = ___)

# Estimate the bound constrained model
bflexgarchfit <- ugarchfit(data = EURUSDret, ___ = ___)

# Inspect coefficients
___(___)

# Compare forecasts for the next ten days
cbind(sigma(ugarchforecast(flexgarchfit, n.ahead = ___)),
      sigma(ugarchforecast(bflexgarchfit, n.ahead = ___)))
Chỉnh sửa và Chạy Mã