After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Deskripsi Kursus
Apakah Anda penasaran dengan irama detak jantung pasar keuangan? Ingin tahu kapan pasar yang stabil berubah menjadi bergejolak? Dalam kursus tentang model GARCH ini, Anda akan mempelajari pendekatan berwawasan ke depan untuk menyeimbangkan risiko dan imbal hasil dalam pengambilan keputusan keuangan. Kursus ini secara bertahap bergerak dari model GARCH(1,1) normal standar ke model volatilitas yang lebih lanjut dengan efek leverage, spesifikasi GARCH-in-mean, dan penggunaan distribusi skewed student t untuk memodelkan imbal hasil aset. Aplikasi pada imbal hasil saham dan nilai tukar mencakup optimasi portofolio, evaluasi prakiraan sampel bergulir, peramalan value-at-risk, serta pengkajian kovarians dinamis.
Prasyarat
Kurikulum
Garis besar kursus
1
Model GARCH Standar sebagai Model Andalan
Kita mulai dengan langsung terjun ke data. Analisis jendela bergulir atas imbal hasil harian saham menunjukkan bahwa simpangan bakunya berubah drastis sepanjang waktu. Melihat ke belakang, kita memiliki bukti jelas adanya volatilitas yang berubah terhadap waktu. Melihat ke depan, kita perlu mengestimasi volatilitas imbal hasil di masa depan. Inilah esensi yang dilakukan model GARCH! Pada bab ini, Anda akan mempelajari dasar penggunaan paket rugarch untuk menspesifikasikan dan mengestimasi model andalan GARCH(1,1) di R. Kita akhiri dengan menunjukkan kegunaannya dalam alokasi aset taktis.
- Menganalisis volatilitas50 XP
- Menghitung return100 XP
- Simpangan baku pada sub-sampel100 XP
- Gulung, gulung, gulung100 XP
- Persamaan GARCH untuk prediksi volatilitas50 XP
- Reaksi GARCH(1,1) terhadap kejutan satu kali50 XP
- Galat prediksi100 XP
- Sifat rekursif dari ragam GARCH100 XP
- Paket rugarch50 XP
- Spesifikasikan dan cicipi berbagai varian model GARCH100 XP
- Peramalan out-of-sample100 XP
- Penetapan target volatilitas dalam alokasi aset taktis100 XP
2
Penyempurnaan Model GARCH Normal
Pasar naik perlahan, turun secepat lift. Kearifan Wall Street ini memiliki konsekuensi penting bagi penentuan spesifikasi model volatilitas yang realistis. Hal ini menuntut kita meninggalkan asumsi kenormalan, serta respons volatilitas yang simetris terhadap guncangan. Pada bab ini, Anda akan mempelajari model GARCH dengan efek leverage dan inovasi skewed student t. Pada akhir bab, Anda akan mampu menggunakan model GARCH untuk mengestimasi lebih dari sepuluh ribu spesifikasi model GARCH yang berbeda.
3
Evaluasi Kinerja
Model GARCH menghasilkan prakiraan volatilitas yang menjadi masukan bagi pengambilan keputusan keuangan. Penggunaannya dalam praktik menuntut evaluasi terlebih dahulu atas kualitas prakiraan volatilitas. Pada bab ini, Anda akan mempelajari analisis signifikansi statistik dari parameter GARCH yang diestimasi, sifat-sifat imbal hasil yang distandardisasi, interpretasi kriteria informasi, serta penggunaan estimasi GARCH bergulir dan galat kuadrat rataan untuk menganalisis ketepatan prakiraan volatilitas.
4
Aplikasi
Pada tahap ini, Anda menguasai spesifikasi, estimasi, dan validasi standar model GARCH dalam paket rugarch. Bab ini memperkenalkan fungsionalitas khusus rugarch untuk membuat estimasi value-at-risk, menggunakan model GARCH dalam produksi, dan mensimulasikan imbal hasil GARCH. Anda juga akan mengetahui bahwa keberadaan dinamika GARCH pada varians berdampak pada simulasi log-return, estimasi beta suatu saham, dan pencarian portofolio varians minimum.
R
Model GARCH di R
Kursus
Selesai
