更适合 EUR/USD 收益率的模型
在上一个练习中，您已经分析了用于日度 EUR/USD 收益率的 AR(1) GJR GARCH 模型（偏度 student t 分布）的参数统计显著性。结论是应当简化所用的 GARCH 模型。因此，我们改用常数均值的标准 GARCH 模型，误差服从 student t 分布。我们将均值固定为 0，并使用方差目标法。
本练习是课程的一部分
在 R 中构建 GARCH 模型
练习说明
- 完成代码，估计一个常数均值、标准 GARCH 模型，采用 student t 分布并启用方差目标法。
- 使用
setfixed()设定均值参数等于 0。 - 估计该模型。
- 通过可视化检查这些调整是否得到与
flexgarchfit相近的波动率序列。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# 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))