Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Dự báo ngoài mẫu

Chuỗi garchvol là chuỗi độ biến động dự đoán cho từng lợi nhuận trong chuỗi thời gian quan sát sp500ret. Để ra quyết định, điều quan trọng là độ biến động của lợi nhuận trong tương lai (chưa được quan sát). Bạn có thể có được nó bằng cách áp dụng hàm ugarchforecast() lên đầu ra của ugarchfit(). Trong dự báo, chúng ta gọi đây là dự báo độ biến động ngoài mẫu, vì chúng liên quan đến việc dự đoán các lợi nhuận không được sử dụng khi ước lượng mô hình GARCH.

Bài tập này dùng các đối tượng garchfit và garchvol mà bạn đã tạo ở bài trước. Nếu cần kiểm tra một hàm nhận những đối số nào, bạn có thể dùng ?name_of_function trong Console để xem tài liệu.

Bài tập này là một phần của khóa học

Các mô hình GARCH trong R

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Tính độ biến động vô điều kiện bằng phương thức uncvariance().
  • In các độ biến động ước lượng cho 10 lợi nhuận cuối cùng trong mẫu sp500ret.
  • Dùng ugarchforecast() để dự báo độ biến động cho 5 ngày tiếp theo.
  • Dùng sigma() để lấy các độ biến động dự đoán cho 5 ngày tiếp theo và in ra.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

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

# Compute unconditional volatility
___(___(garchfit))

# Print last 10 ones in garchvol
tail(___, ___)

# Forecast volatility 5 days ahead and add 
garchforecast <- ___(fitORspec = garchfit, 
                     ___ = ___)

# Extract the predicted volatilities and print them
print(___(___))
Chỉnh sửa và Chạy Mã