Предскажите условную модель среднего значения и отклонения

В этом примере показано, как предсказать ответы и условные отклонения от составного условного среднего значения и модели отклонения.

Шаг 1. Загрузите данные и подберите модель.

Загрузите данные NASDAQ, включенные с тулбоксом. Соответствуйте условному среднему значению и модели отклонения к данным.

load Data_EquityIdx
nasdaq = DataTable.NASDAQ;
r = price2ret(nasdaq);
N = length(r);

Mdl = arima('ARLags',1,'Variance',garch(1,1),...
              'Distribution','t');
EstMdl = estimate(Mdl,r,'Variance0',{'Constant0',0.001});
 
    ARIMA(1,0,0) Model (t Distribution):
 
                  Value      StandardError    TStatistic      PValue  
                _________    _____________    __________    __________

    Constant    0.0010108     0.00016919        5.9744      2.3088e-09
    AR{1}         0.14268       0.019128        7.4593      8.6982e-14
    DoF            7.6096        0.92474        8.2289      1.8891e-16

 
 
    GARCH(1,1) Conditional Variance Model (t Distribution):
 
                  Value       StandardError    TStatistic      PValue  
                __________    _____________    __________    __________

    Constant    1.5013e-06     6.2224e-07        2.4127        0.015833
    GARCH{1}       0.89624       0.011398        78.633               0
    ARCH{1}       0.099554       0.011663        8.5358       1.392e-17
    DoF             7.6096        0.92474        8.2289      1.8891e-16
[E0,V0] = infer(EstMdl,r);

Шаг 2. Предскажите возвращается и условные отклонения.

Используйте forecast вычислить прогнозы MMSE возвратов и условных отклонений для будущего горизонта с 1000 периодами. Используйте наблюдаемые возвраты и выведенные остаточные значения и условные отклонения как преддемонстрационные данные.

[Y,YMSE,V] = forecast(EstMdl,1000,r,'E0',E0,'V0',V0);
upper = Y + 1.96*sqrt(YMSE);
lower = Y - 1.96*sqrt(YMSE);

figure
subplot(2,1,1)
plot(r,'Color',[.75,.75,.75])
hold on
plot(N+1:N+1000,Y,'r','LineWidth',2)
plot(N+1:N+1000,[upper,lower],'k--','LineWidth',1.5)
xlim([0,N+1000])
title('Forecasted Returns')
hold off
subplot(2,1,2)
plot(V0,'Color',[.75,.75,.75])
hold on
plot(N+1:N+1000,V,'r','LineWidth',2);
xlim([0,N+1000])
title('Forecasted Conditional Variances')
hold off

Условные прогнозы отклонения сходятся к асимптотическому отклонению условной модели отклонения GARCH. Предсказанные возвраты сходятся к предполагаемой константе модели (безусловное среднее значение условной средней модели AR).

Смотрите также

Объекты

Функции

Связанные примеры

Больше о

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте