Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Ước lượng mô hình GARCH phi chuẩn

Hàm ugarchfit() thực hiện ước lượng đồng thời tất cả các tham số của mô hình trung bình, phương sai và phân phối. Một cách tiếp cận tổng quát là dùng phân phối t lệch (skewed student t). Khi đó bạn cũng cần ước lượng các tham số skew và shape \(\xi\) và \(\nu\).

Trong bài này, bạn khớp mô hình GARCH với phân phối t lệch trên chuỗi lợi suất mô phỏng tên là ret. Mô hình thực dùng để mô phỏng có các tham số sau list(mu = 0, ar1 = 0, ma1 = 0, omega = 6*10^(-7), alpha1 = 0.07, beta1 = 0.9, skew = 0.9, shape = 5)

Bạn sẽ thấy các ước lượng tham số thu được khá gần với tham số thực. Chênh lệch giữa tham số ước lượng và tham số thực được gọi là sai số ước lượng. Với chuỗi thời gian dài, sai số này thường nhỏ.

Bài tập này là một phần của khóa học

Các mô hình GARCH trong R

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Vẽ đồ thị chuỗi lợi suất ret và lưu ý mức lợi suất âm lớn.
  • Hoàn thiện phần khai báo để chỉ định mô hình GARCH với phân phối t lệch.
  • Ước lượng mô hình.
  • Trích xuất các hệ số từ đối tượng ugarchfit thu được.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

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

# Plot the return series
 ___

# Specify the garch model to be used
garchspec <- ___(mean.model = list(armaOrder = c(0,0)),
                       variance.model = list(model = "sGARCH"),
                        ___ = ___)

# Estimate the model
garchfit <- ___(data = ___, spec = ___)

# Inspect the coefficients
___(___)
Chỉnh sửa và Chạy Mã