Программная реализация робастного алгоритма оценки волатильности финансовых временных рядов в рамках модели обобщенной авторегрессионной условной гетероскедатичности GARCH (1,1)

Abstract

Цель: Статья посвящена вопросам оценивания и прогнозирования волатильности с помощью линейной модели GARCH(1,1) с учетом машинно-зависимых аспектов. Обсуждение: Различные программные пакеты, обладая различными численными методами оптимизации, могут приводить к отличающимся оценкам параметров при одних и тех же исходных данных. Решение данной проблемы представляется авторами в виде создания универсального открытого программного кода с учетом его машинно-зависимых и проблемно-зависимых аспектов. Результаты: Предложенный авторами эвристический робастный алгоритм численной оценки параметров линейной модели GARCH(1,1) может быть легко реализован на любом языке программирования, не требует сторонних математических процедур и выбора начальных значений параметров для построения модели волатильности. В качестве примера в работе исследованы статистические характеристики дневной доходности энергетического индекса РСВ и построена эконометрическая модель дневной доходности индекса для модели семейства GARCH(1,1).