У меня следующий код garch, я моделирую данные за 10 лет для SP500
model33 <- ugarchspec(variance.model = list(model="sGARCH",
garchOrder=c(2, 1)),
mean.model = list(armaOrder=c(1, 1)),
distribution.model = "norm")
mod33 <- ugarchfit(spec=model33,data=difsfts)
forc1 = ugarchforecast(mod33, n.ahead=20)
Однако мой вывод показывает
Model: sGARCH
Horizon: 20
Roll Steps: 0
Out of Sample: 0
0-roll forecast [T0=1977-07-28 20:00:00]:
Series Sigma
T+1 -0.68565 13.78
T+2 -0.61457 14.23
T+3 -0.54608 14.37
T+4 -0.48009 14.52
T+5 -0.41650 14.66
T+6 -0.35523 14.80
T+7 -0.29619 14.92
T+8 -0.23931 15.04
T+9 -0.18450 15.16
T+10 -0.13168 15.26
T+11 -0.08079 15.36
T+12 -0.03176 15.46
T+13 0.01549 15.55
T+14 0.06101 15.64
T+15 0.10488 15.72
T+16 0.14714 15.80
T+17 0.18787 15.87
T+18 0.22711 15.94
T+19 0.26492 16.01
T+20 0.30136 16.07
Теперь мои данные за 2009- 2019 г., поэтому я не уверен, где он выбирает дату с 1977 г., моя первая точка - 01-02-09, а моя последняя - 12-30-19, также прогнозируемые значения кажутся очень низкими по сравнению с предыдущими значениями. of "difsfts" (иначе я различал свой набор данных), у которого были значения закрытия, начиная от 40 и выше. Я не уверен, является ли это результатом команды прогнозирования, использующей неправильную дату или ошибку в самой модели.
plot(forc1,which="all")
Этот график показывает прогнозируемые значения SP500, которые более или менее будут перемещаться по горизонтальной линии, что не является точным.