固定 GARCH 參數
GARCH 模型的參數是用極大概似法來估計的。由於抽樣的不確定性，估計出來的參數必然帶有估計誤差。如果我們知道參數的真實值，最好的做法就是直接施加該數值而不要再進行估計。
現在就以主控台中的每日 EUR/USD 報酬率變數 EURUSDret 為例。對這個資料，已經估計好採用偏態 student t 分配的 AR(1)-GARCH 模型，並以 flexgarchfit 這個 ugarchfit 物件提供給你。
本練習屬於課程
R 的 GARCH 模型
練習說明
- 列印
flexgarchfit的係數估計值。 - 使用
setfixed()方法指定參數限制為ar1 = 0與skew = 1。 - 在參數限制下重新估計模型。
- 完成程式碼以繪製兩條波動度序列，並觀察它們的相似性。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Print the flexible GARCH parameters
___
# Restrict the flexible GARCH model by impose a fixed ar1 and skew parameter
rflexgarchspec <- flexgarchspec
___(rflexgarchspec) <- list(___ = ___, ___ = ___)
# Estimate the restricted GARCH model
rflexgarchfit <- ugarchfit(data = ___, spec = ___)
# Compare the volatility of the unrestricted and restriced GARCH models
plotvol <- plot(abs(EURUSDret), col = "grey")
plotvol <- addSeries(___(flexgarchfit), col = "black", lwd = 4, on=1 )
plotvol <- addSeries(___(rflexgarchfit), col = "red", on=1)
plotvol