Build your ultimate AI agent
Kursbeskrivning
Är du nyfiken på finansmarknadens rytm och dynamik? Vill du förstå när en stabil marknad övergår i turbulens? I den här kursen om GARCH-modeller lär du dig ett framåtblickande synsätt på att balansera risk och avkastning i finansiella beslut. Kursen går gradvis från den standardiserade normala GARCH(1,1)-modellen till mer avancerade volatilitetsmodeller med hävstångseffekt, GARCH-in-mean-specifikation och användning av den sneda student-t-fördelningen för att modellera avkastning på tillgångar. Tillämpningar på aktie- och växelkursavkastning inkluderar portföljoptimering, rullande prognosevalueringar, value-at-risk-prognoser och analys av dynamiska kovarianserna.
Förkunskapskrav
Kursplan
Kursöversikt
1
GARCH-standardmodellen som grundläggande modell
Vi börjar direkt med praktik. En rullande fönsteranalys av dagliga aktiekurser visar att standardavvikelsen varierar kraftigt över tid. Med tillbakablick har vi tydliga bevis för tidsvariabel volatilitet. Framåtblickande behöver vi uppskatta volatiliteten i framtida avkastning – och det är i grunden vad en GARCH-modell gör. I det här kapitlet lär du dig grunderna i rugarch-paketet för att specificera och skatta GARCH(1,1)-modellen i R. Avslutningsvis visar vi hur modellen kan användas i taktisk tillgångsallokering.
- Analysera volatilitet50 XP
- Beräkna avkastning100 XP
- Standardavvikelse på delurval100 XP
- Rullande volatilitet100 XP
- GARCH-ekvationen för volatilitetsprognoser50 XP
- GARCH(1,1):s reaktion på enstaka chocker50 XP
- Prediktionsfel100 XP
- GARCH-variansens rekursiva natur100 XP
- Paketet rugarch50 XP
- Specificera och utforska GARCH-modellens varianter100 XP
- Prognoser utanför urvalet100 XP
- Volatilitetsstyrning i taktisk tillgångsallokering100 XP
2
Förbättringar av den normala GARCH-modellen
Marknaden tar trapporna upp och hissen ner. Den här välkända insikten från Wall Street har viktiga konsekvenser för att specificera en realistisk volatilitetsmodell. Den kräver att vi frångår antagandet om normalfördelning och att volatiliteten reagerar symmetriskt på chocker. I det här kapitlet lär du dig om GARCH-modeller med hävstångseffekt och sneda student-t-innovationer. I slutet kan du använda GARCH-modeller för att skatta fler än tio tusen olika modellspecifikationer.
3
Prestandautvärdering
GARCH-modeller ger volatilitetsprognoser som används som indata i finansiella beslut. För att använda dem i praktiken behöver du först utvärdera prognosernas kvalitet. I det här kapitlet lär du dig om statistisk signifikans hos de skattade GARCH-parametrarna, egenskaperna hos standardiserade avkastningar, tolkning av informationskriterier samt användning av rullande GARCH-skattning och medelkvadratiska prognosfel för att analysera volatilitetsprognosernas träffsäkerhet.
4
Tillämpningar
Nu behärskar du standardspecifikation, skattning och validering av GARCH-modeller i rugarch-paketet. Det här kapitlet introducerar specifik rugarch-funktionalitet för att göra value-at-risk-skattningar, använda GARCH-modellen i produktion och simulera GARCH-avkastningar. Du kommer också att se att GARCH-dynamik i variansen påverkar simuleringen av log-avkastningar, skattningen av en akties beta och beräkningen av minimivarianspportföljen.
R
GARCH-modeller i R
Kurs
slutförd
