Lewati ke konten utama

Kursus

Model GARCH di R

LanjutanTingkat Keterampilan

Diperbarui 08/2024

Tentukan dan terapkan model GARCH untuk meramalkan volatilitas yang berubah-ubah seiring waktu dan nilai risiko (value-at-risk).

Mulai Kursus Gratis

RApplied Finance

4 jam

16 videos

60 Latihan

4,550 XP

8,777

Pernyataan Pencapaian

Dipercaya oleh para pelajar di ribuan perusahaan

Melatih Tim?

Coba untuk Bisnis

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.

Persyaratan

Time Series Analysis in R Manipulating Time Series Data in R

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 volatilitas

Menghitung return

Simpangan baku pada sub-sampel

Gulung, gulung, gulung

Persamaan GARCH untuk prediksi volatilitas

Reaksi GARCH(1,1) terhadap kejutan satu kali

Galat prediksi

Sifat rekursif dari ragam GARCH

Paket rugarch

Spesifikasikan dan cicipi berbagai varian model GARCH

Peramalan out-of-sample

Penetapan target volatilitas dalam alokasi aset taktis

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.

Ketidaknormalan dari imbal hasil yang distandardisasi

Parameter sebaran student t menceng (skewed student t)

Estimasi model GARCH non-normal

Return terstandarisasi

Efek leverage

Kurva dampak berita

Estimasi model GJR GARCH

Memprediksi return

Dinamika AR(1)-GJR GARCH dari imbal hasil MSFT

Dampak model mean pada prediksi volatilitas

Hindari kompleksitas yang tidak perlu

Pilihan pemodelan

Menetapkan parameter GARCH

Batas parameter dan dampaknya pada peramalan

Variance targeting

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.

Signifikansi statistik

Pengujian signifikansi

Menganalisis output estimasi

Model yang lebih baik untuk imbal hasil EUR/USD

Kecocokan Model

Galat prediksi kuadrat rata-rata (MSE)

Membandingkan likelihood dan kriteria informasi

Mendiagnosis return tersandardisasi absolut

Validasi asumsi model GARCH

Korelogram dan uji Ljung-Box

Ubah sampel estimasi

Uji balik menggunakan ugarchroll

Argumen ugarchroll

Volatilitas in-sample versus rolling sample

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.

Value-at-risk

Pergerakan bersama antara volatilitas terprediksi dan VaR

Sensitivitas cakupan terhadap model distribusi

Untuk produksi dan simulasi

Return aktual versus return simulasi

Penggunaan dalam produksi

Penggunaan dalam simulasi

Risiko model

Kaum Robustnik

Kovarians GARCH

Estimasi beta

Bobot portofolio varians minimum

Model GARCH di R

Kursus
Selesai

Memperoleh Surat Keterangan Prestasi

Tambahkan kredensial ini ke profil LinkedIn, resume, atau CV Anda
Bagikan di media sosial dan dalam penilaian kinerja AndaDaftar sekarang

Bergabung dengan 19 juta pelajar dan mulai Model GARCH di R Hari Ini!

Kembangkan keterampilan data Anda dengan DataCamp untuk Mobile

Buat kemajuan di mana saja dengan kursus mobile kami dan tantangan coding harian 5 menit.