He utilizado los datos de SPY para ajustar GARCH(1,1) en mi modelo. Mis datos comienzan desde enero de 2000 hasta diciembre de 2013. He comparado la volatilidad utilizando runSD en la ventana de 21 rolling y GARCH(1,1). Parece un ajuste bastante bueno hasta ahora.
Mi pregunta sería ¿cómo puedo prever la volatilidad futura a partir de diciembre de 2013? ¿Debería simplemente utilizar el coeficiente para calcular la volatilidad del día siguiente? Pero ¿qué pasa si quiero simular 10 días por delante? Hay una forma sencilla de hacer esto en R? He mirado ugarchroll y no entiendo muy bien esa función. ¡Espero que ustedes puedan arrojar algo de luz!
Gracias.
Aquí están los coeficientes y el resumen de GARCH usando el paquete tseries:
Call:
garch(x = dailyreturn[, 1], order = c(1, 1))
Coefficient(s):
a0 a1 b1
1.637e-06 8.857e-02 9.001e-01
Call:
garch(x = dailyreturn[, 1], order = c(1, 1))
Model:
GARCH(1,1)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-7.1755 -0.5418 0.0716 0.6266 4.0432
Coefficient(s):
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
a0 1.637e-06 2.266e-07 7.223 5.1e-13 ***
a1 8.857e-02 7.074e-03 12.520 < 2e-16 ***
b1 9.001e-01 7.916e-03 113.703 < 2e-16 ***
---
Signif. codes: 0 ?**?0.001 ?*?0.01 ??0.05 ??0.1 ??1
Diagnostic Tests:
Jarque Bera Test
data: Residuals
X-squared = 358.7767, df = 2, p-value < 2.2e-16
Box-Ljung test
data: Squared.Residuals
X-squared = 7.8313, df = 1, p-value = 0.005135
