Estoy haciendo un proyecto para mi clase de Series Temporales Financieras en el que estoy tratando de pronosticar los retornos de mi cartera usando un ajuste GARCH. Estoy teniendo un poco de problemas para determinar la mejor manera de ajustar este modelo, y qué modelo de orden es el mejor ajuste. He probado todo, desde garchM hasta rugarch. Hasta ahora, he deducido que la mejor forma de determinar qué orden es el adecuado, es comparando los AIC para diferentes modelos ordenados. Si alguien pudiera responderme, sería estupendo. Gracias, Jeff W
Respuestas
¿Demasiados anuncios?¿Has probado el paquete rmgarch de R?
http://cran.r-project.org/web/packages/rmgarch/index.html
http://unstarched.net/r-examples/rmgarch/mgarch-comparison-using-the-hong-li-misspecification-test/
Le sugeriría que pronosticara las series utilizando diferentes modelos y que determinara cuál es el mejor en función de funciones de pérdida como RMSE, MAPE.. o utilizando la regresión Mincer-Zarnowitz . También podría comparar la previsión en un solo paso frente a la previsión dinámica. Otra forma es calcular el VaR y observar el modelo que tenga la menor tasa de fallos. Los criterios AIC/BIC son útiles sólo para seleccionar el número adecuado de términos AR/MA/ARCH/GARCH.