Как я могу приспособить мою модель GARCH к временному ряду в R?

Question

Я совершенно новичок в R и пытаюсь разработать gjr-Garch (1,1) для прогнозирования доходности государственных облигаций.

Итак, я указал модель с:

garch_test <- ugarchspec(variance.model = list(model = "gjrGARCH", garchOrder = c(1,1)),
                         mean.model = list(armaOrder = c(0, 0)), 
                         distribution.model = "std")

и хотите подогнать его под набор данных:

garch_test_fit <- ugarchfit(spec = garch_test, data = Obs_per_parkinson_var)

Однако я получаю сообщение об ошибке:

Ошибка в .extractdata (data): объект (список) не может быть приведен к тип 'double'

Мои данные содержат дату и дисперсию облигаций, а класс: "tbl_df" "tbl" "data.frame"

Может кто-нибудь помочь мне?

Answer 1

#If the ACF of your data shows that your data has general autoregressive conditional heteroskedasticity then use the code below:
install.packages("tseries")
library(tseries)
your.garch.model <- garch(data = Obs_per_parkinson_var, order=c(1,1), grad = "numerical", trace = FALSE)