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Ich habe seit einiger Zeit mit der Volatilität Prognose gekämpft. Nach dem Graben im Internet, habe ich eine Quasi-Lösung gefunden. Das Ergebnis ergibt für mich keinen Sinn. Ich möchte in Zukunft mehrere Tage Volatilität prognostizieren. Das Sigma, das ich bekommen habe, erhöht die Überstunden für n.ahead = 50. Ich möchte die Volatilität in 50 Tagen in der Zukunft sehen. Aber es kann nicht immer zunehmen.Vorhersage der Volatilität mit GARCH (1,1)
Sagen Sie, ich möchte Sigma von heute + 20 Tage prognostizieren. Wie soll ich das richtig machen? Irgendwelche Tipps werden geschätzt. Vielleicht sollte ich stattdessen ugarchroll verwenden?
library(quantmod)
library(rugarch)
data<-getSymbols("SPY", from="2000-01-01")
dailyreturn<-dailyReturn(SPY$SPY.Adjusted)
mydata<-dailyreturn[,1]
model<-ugarchspec(variance.model = list(model = "sGARCH", garchOrder = c(1, 1)), mean.model = list(armaOrder = c(0, 0), include.mean = FALSE), distribution.model = "norm")
modelfit<-ugarchfit(spec=model,data=mydata)
data = mydata[1:3521, ,drop=FALSE]
spec = getspec(modelfit)
setfixed(spec) <- as.list(coef(modelfit))
forecast = ugarchforecast(spec, n.ahead = 50, n.roll = 3520, data = mydata[1:3521, ,drop=FALSE], out.sample = 3520)
sigma(forecast)
plot(forecast)
Huge Dank!