Build your ultimate AI agent
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.
Yêu cầu tiên quyết
Chương trình học
Đề cương khóa học
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 động50 XP
- Tính lợi nhuận100 XP
- Độ lệch chuẩn trên các mẫu con100 XP
- Lăn, lăn, lăn100 XP
- Phương trình GARCH để dự đoán biến động50 XP
- Phản ứng GARCH(1,1) với các cú sốc xảy ra một lần50 XP
- Sai số dự báo100 XP
- Tính đệ quy của phương sai GARCH100 XP
- Gói rugarch50 XP
- Chỉ định và “nếm” các biến thể GARCH100 XP
- Dự báo ngoài mẫu100 XP
- Nhắm mục tiêu biến động trong phân bổ tài sản chiến thuật100 XP
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.
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.
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.
R
Các mô hình GARCH trong R
Hoàn
thành khóa học
