用于生产环境
在企业环境中，模型工程阶段与将模型用于生产阶段通常是分开的。在生产中使用模型时，模型未必会在每个阶段重新估计。此时会使用系数固定的模型，并在每个预测日融入新数据。函数 ugarchfilter() 正是为此设计的。
在本练习中，您将使用基于 1989 年 1 月至 2007 年 12 月每日 S&P 500 收益率拟合得到的模型，对一个动荡时期（2008 年 9 月）和一个稳定时期（2017 年 9 月）的未来波动率进行预测。模型已事先指定，并在 R 控制台中以 garchspec 提供。
本练习是课程的一部分
在 R 中构建 GARCH 模型
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Estimate the model
garchfit <- ___(data = sp500ret[___], spec = garchspec)
# Fix the parameters
progarchspec <- garchspec
___(progarchspec) <- as.list(___(garchfit))