Chuyển đến nội dung chính

Khóa học

Các mô hình GARCH trong R

Nâng caoTrình độ kỹ năng

Đã cập nhật tháng 08, 2024

Bắt Đầu Khóa Học Miễn Phí

RApplied Finance

4 gio

16 video

60 Bài tập

4,550 XP

8,777

Giấy chứng nhận Thành tích

Được người học tại hàng ngàn công ty yêu thích

Đào tạo một đội ngũ?

Dùng thử cho Doanh nghiệp

Mô tả khóa học

Bạn có tò mò về nhịp đập của thị trường tài chính? Bạn muốn biết khi nào một thị trường ổn định trở nên biến động mạnh? Trong khóa học về các mô hình GARCH này, bạn sẽ học cách tiếp cận hướng tới tương lai để cân bằng rủi ro và lợi nhuận trong quyết định tài chính. Khóa học đi từ mô hình GARCH(1,1) chuẩn với phân phối chuẩn sang các mô hình biến động nâng cao có hiệu ứng đòn bẩy, đặc tả GARCH-in-mean và sử dụng phân phối student t lệch để mô hình hóa lợi nhuận tài sản. Ứng dụng trên lợi nhuận cổ phiếu và tỷ giá bao gồm tối ưu hóa danh mục, đánh giá dự báo theo mẫu cuộn, dự báo value-at-risk và nghiên cứu hiệp phương sai động.

Điều kiện tiên quyết

Time Series Analysis in R Manipulating Time Series Data in R

1

Mô hình GARCH tiêu chuẩn như mô hình nòng cốt

Chúng ta bắt đầu bằng việc “xắn tay” vào dữ liệu. Phân tích cửa sổ trượt đối với lợi nhuận cổ phiếu theo ngày cho thấy độ lệch chuẩn thay đổi rất mạnh theo thời gian. Nhìn lại quá khứ, ta có bằng chứng rõ ràng về biến động theo thời gian. Nhìn về phía trước, chúng ta cần ước lượng biến động của lợi nhuận tương lai. Đó chính là điều một mô hình GARCH thực hiện! Trong chương này, bạn sẽ học những điều cơ bản khi dùng gói rugarch để đặc tả và ước lượng mô hình GARCH(1,1) nòng cốt trong R. Chúng ta kết thúc bằng cách minh họa tính hữu ích của nó trong phân bổ tài sản chiến thuật.

Phân tích biến động

Tính lợi nhuận

Độ lệch chuẩn trên các mẫu con

Lăn, lăn, lăn

Phương trình GARCH để dự đoán biến động

Phản ứng GARCH(1,1) với các cú sốc xảy ra một lần

Sai số dự báo

Tính đệ quy của phương sai GARCH

Gói rugarch

Chỉ định và “nếm” các biến thể GARCH

Dự báo ngoài mẫu

Nhắm mục tiêu biến động trong phân bổ tài sản chiến thuật

Bắt Đầu Chương

2

Cải thiện mô hình GARCH chuẩn

Thị trường đi lên bằng cầu thang và đi xuống bằng thang máy. Sự “khôn ngoan” trên Phố Wall này kéo theo các hệ quả quan trọng khi đặc tả một mô hình biến động thực tế. Nó đòi hỏi từ bỏ giả định chuẩn hóa, cũng như phản ứng đối xứng của biến động trước các cú sốc. Trong chương này, bạn sẽ tìm hiểu các mô hình GARCH có hiệu ứng đòn bẩy và nhiễu student t lệch. Cuối chương, bạn sẽ có thể dùng GARCH để ước lượng hơn mười nghìn đặc tả mô hình GARCH khác nhau.

Phi chuẩn của lợi suất chuẩn hóa

Các tham số của phân phối student t lệch

Ước lượng mô hình GARCH phi chuẩn

Lợi nhuận đã chuẩn hóa

Tác động đòn bẩy

Đường cong tác động của tin tức

Ước lượng mô hình GJR-GARCH

Mô hình trung bình

Dự đoán lợi nhuận

Động lực AR(1)-GJR GARCH của lợi nhuận MSFT

Ảnh hưởng của mô hình trung bình lên dự báo độ biến động

Tránh phức tạp không cần thiết

Lựa chọn mô hình

Cố định các tham số GARCH

Giới hạn tham số và tác động lên dự báo

Variance targeting

Bắt Đầu Chương

3

Đánh giá hiệu năng

Các mô hình GARCH tạo ra dự báo biến động, là đầu vào cho quyết định tài chính. Việc ứng dụng trong thực tế đòi hỏi trước hết phải đánh giá chất lượng dự báo biến động. Trong chương này, bạn sẽ học cách phân tích ý nghĩa thống kê của các tham số GARCH đã ước lượng, các tính chất của lợi nhuận đã chuẩn hóa, cách diễn giải tiêu chí thông tin và sử dụng ước lượng GARCH cuộn cùng sai số dự báo bình phương trung bình để phân tích độ chính xác của dự báo biến động.

Ý nghĩa thống kê

Kiểm định ý nghĩa

Phân tích kết quả ước lượng

Một mô hình tốt hơn cho lợi nhuận EUR/USD

Mức độ phù hợp (Goodness of fit)

Tính tiết kiệm tham số (Parsimony)

Sai số dự báo bình phương trung bình

So sánh likelihood và tiêu chí thông tin

Chẩn đoán giá trị tuyệt đối của lợi nhuận đã chuẩn hóa

Xác nhận các giả định của mô hình GARCH

Biểu đồ tương quan (correlogram) và kiểm định Ljung-Box

Thay đổi mẫu ước lượng

Kiểm định ngược bằng ugarchroll

Các đối số của ugarchroll

Biến động in-sample so với rolling sample

Cuộc đua "horse race"

Bắt Đầu Chương

4

Ứng dụng

Đến giai đoạn này, bạn đã thành thạo đặc tả, ước lượng và kiểm định các mô hình GARCH bằng gói rugarch. Chương này giới thiệu các chức năng cụ thể của rugarch để ước tính value-at-risk, dùng mô hình GARCH trong vận hành thực tế và mô phỏng lợi nhuận GARCH. Bạn cũng sẽ thấy rằng sự hiện diện của động lực GARCH trong phương sai có các hệ quả đối với mô phỏng lợi nhuận log, ước lượng beta của một cổ phiếu và tìm danh mục có phương sai tối thiểu.

Giá trị rủi ro (Value-at-Risk)

Biểu đồ VaR

Đồng biến động giữa volatility dự báo và VaR

Độ nhạy của mức bao phủ đối với mô hình phân phối

Cho triển khai thực tế và mô phỏng

Lợi suất thực tế so với lợi suất mô phỏng

Sử dụng trong môi trường sản xuất

Sử dụng trong mô phỏng

Rủi ro mô hình

Giá trị khởi tạo

Phương sai đồng biến GARCH

Ước lượng beta

Trọng số danh mục phương sai tối thiểu

Chúc mừng bạn

Bắt Đầu Chương

Các mô hình GARCH trong R

Hoàn
Thành

Nhận Giấy Chứng Nhận Hoàn Thành

Thêm chứng chỉ này vào hồ sơ LinkedIn, CV hoặc sơ yếu lý lịch của ban
Chia sẻ trên mạng xã hội và trong đánh giá hiệu suất của banĐăng ký ngay

Tham gia cùng hơn 19 triệu học viên và bắt đầu Các mô hình GARCH trong R ngay hôm nay!

Phát triển kỹ năng dữ liệu với DataCamp cho thiết bị di động

Tiến bộ mọi lúc mọi nơi với các khóa học cho thiết bị di động và thử thách lập trình 5 phút hằng ngày.