1. Учиться
    2. /
  2. Courses
    3. /
  3. Các mô hình GARCH trong R
Connected

Exercise

Sai số dự báo bình phương trung bình

Mô hình GJR GARCH là một tổng quát hóa của mô hình GARCH, vì vậy thường cho độ khớp tốt hơn xét theo Mean Squared Errors (MSE) thấp hơn. Hãy kiểm chứng điều này trên chuỗi lợi nhuận Microsoft msftret, trong đó garchfit là kết quả ước lượng với mô hình GARCH(1,1) tiêu chuẩn, còn gjrfit là khi dùng mô hình GJR. Hãy nhớ bạn có thể tính vector sai số dự báo \(e\) cho kỳ vọng (mean) bằng phương thức residuals(). Sai số dự báo cho phương sai bằng chênh lệch giữa \(e^2\) và phương sai GARCH dự báo.

Инструкции

100 XP
  • Tính vector sai số dự báo cho kỳ vọng bằng phương thức residuals().
  • Hoàn thiện mã để tính MSE cho đầu ra ước lượng garchfit.
  • Tính MSE cho đầu ra ước lượng gjrfit.