Estimación de la previsión de la volatilidad estocástica móvil con stochvol en R

Question

Quiero usar el paquete R stochvol para ajustar un modelo SV a un conjunto de entrenamiento DAX y usar el resultado para estimar un pronóstico de un paso adelante:

DAX2log<- (logret(DAX, demean=TRUE))^2
trainset <- DAX2log[1:1912]

SV <- svsample(trainset, priormu = c(-10, 1), priorphi = 
         c(20, 1.1), priorsigma = .1, draws = 50000, burnin = 5000)

SVroll <- function(svsampleOBJ, NumofForecast, Data)
{
  mu <- summary(svsampleOBJ)$para[1]
      phi <- summary(svsampleOBJ)$para[2]
  sigma <- summary(svsampleOBJ)$para[3]
  HSV <- vector(mode=c("double"),length=NoF)

  for(i in 1:NumofForecast)
  {
    H <- mu + phi*(Data[i] - mu) + sigma
    HSV[i] <- exp(H/2)
  }
  return(HSV)  
 }

 HSV <- SVroll(svsampleOBJ = SV,NumofForecast = 2000,
             Data = DAX2log[1913:length(DAx2log)])

El principal problema de este código es que el modelo se convierte en determinista, pero no he conseguido extraer más extracciones de la función de predicción para la previsión rodante.

¿Cómo puedo obtener esas extracciones de la distribución posterior y es adecuada mi fórmula?

Además, parece que hay una confusión en las unidades, ya que el HSV es rendimientos diarios al cuadrado, mientras que la entrada está en log.

Answer 1

Creo que Energy y Mike señalan algunos problemas graves, pero también hay que tener en cuenta las perspectivas de futuro.

Si los bancos ya no tienen esos préstamos, entonces tienen que reconstruir su base de ingresos que ha sido eliminada por el pago de sus préstamos. Se verían incentivados a conceder un gran número de préstamos para poder restablecer rápidamente su base y así poder mantener la rentabilidad. Es probable que esto conduzca a más prácticas de préstamo deficientes que conduzcan a esta situación en primer lugar.

Los que ganan mucho y están muy apalancados se beneficiarían mucho más de esto que los pobres. Una función de los ingresos es que, a medida que aumentan, la capacidad de apalancamiento aumenta de forma no lineal. Por lo tanto, una persona que gane 250.000 dólares al año (el punto de referencia establecido por la actual administración) con una hipoteca de 2 millones de dólares (probablemente bajo el agua actualmente) en una casa se beneficiaría mucho más que una familia de 4 personas que ganen 50.000 dólares al año con una hipoteca de 100.000 dólares.

Suponiendo que el gobierno pague todas las hipotecas, ahora la gente puede vender sus casas totalmente pagadas por menos de su valor, ya que es básicamente dinero gratis, aprovechando ese dinero para mudarse a una casa mejor, por lo que los valores de las casas en realidad se desploman, en algunas áreas, ya que la gente las vende baratas, la gente trata de apostar por casas baratas (como acabamos de ver), etc. Se toma un mercado que está al borde de la recuperación y la estabilización y lo sacude. Cuánto tiempo pasará antes de que se estabilice de nuevo sería una cuestión de debate, pero yo no esperaría verlo en menos de una década. Los negocios y la economía prosperan con la estabilidad y se alejan de la inestabilidad. Así que, aunque esto parezca una inyección para la economía, el caos que crea probablemente retrasará gravemente el crecimiento económico futuro.