Một mô hình tốt hơn cho lợi nhuận EUR/USD
Trong bài trước, bạn đã phân tích ý nghĩa thống kê của các tham số ước lượng trong mô hình AR(1) GJR GARCH với phân phối student t lệch (skewed) cho lợi nhuận EUR/USD hằng ngày. Kết luận là chúng ta nên đơn giản hóa mô hình GARCH đang dùng. Vì vậy, hãy chuyển sang mô hình standard GARCH với trung bình hằng số và phân phối student t. Ta cố định giá trị trung bình bằng 0 và dùng variance targeting.
Bài tập này là một phần của khóa học
Các mô hình GARCH trong R
Hướng dẫn bài tập
- Hoàn thiện mã để ước lượng mô hình standard GARCH với trung bình hằng số, phân phối student t và variance targeting.
- Dùng
setfixed()để ép tham số trung bình bằng 0. - Ước lượng mô hình.
- Kiểm tra trực quan xem các thay đổi này có tạo ra chuỗi biến động (volatility) gần với chuỗi thu được khi dùng
flexgarchfithay không.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Specify model with constant mean, standard GARCH and student t
tgarchspec <- ugarchspec(mean.model = list(armaOrder = ___),
variance.model = list(model = ___, variance.targeting = ___),
distribution.model = ___)
# Fix the mu parameter at zero
___(tgarchspec) <- list("mu" = 0)
# Estimate the model
tgarchfit <- ___(data = EURUSDret, spec = tgarchspec)
# Verify that the differences in volatility are small
plot(sigma(___) - ___(flexgarchfit))