Ước lượng mô hình GJR-GARCH
Cũng như các mô hình GARCH khác, mô hình GJR-GARCH được dùng để dự báo độ biến động. Ta sẽ dùng mô hình này để dự báo độ biến động của lợi nhuận ngày của Microsoft trong giai đoạn 1999 đến 2017.
Các chuỗi lợi nhuận này có sẵn trong console dưới biến msftret. Chúng tôi đã tính sẵn dự báo độ biến động theo GARCH chuẩn cho bạn và lưu trong đối tượng sgarchvol.
Bài tập này là một phần của khóa học
Các mô hình GARCH trong R
Hướng dẫn bài tập
- Đặc tả mô hình GJR-GARCH với phân phối student t lệch (skewed).
- Ước lượng mô hình.
- So sánh độ biến động từ GJR-GARCH với
sgarchvol.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Specify the GJR GARCH model
garchspec <- ___(mean.model = list(armaOrder = c(0,0)),
___ = list(model = ___),
___ = ___)
# Estimate the model and compute volatility
gjrgarchfit <- ___(data = ___, spec = ___)
gjrgarchvol <- ___(___)
# Compare volatility
plotvol <- plot(abs(msftret), col = "grey")
plotvol <- addSeries(___, col = "red", on=1)
plotvol <- addSeries(sgarchvol, col = "blue", on=1)
plotvol