Dự báo mô hình ARIMA-GARCH hai phần

Question

Tôi đang tiến hành mô hình ARIMA-GARCH trong hai giai đoạn. Đầu tiên, tôi đánh giá mô hình ARIMA và sau đó áp dụng mô hình GARCH trên các phần còn lại từ mô hình ARIMA. Mô hình của tôi trông như thế này:

library(rugarch)    
arima_model <- arima(data, order = c(1,0,1), include.mean = FALSE)    
    garchSpec <- ugarchspec(variance.model = list(model = "sGARCH",
                                                        garchOrder = c(1,1)),
                                  mean.model = list(armaOrder = c(0,0), include.mean = FALSE),
                                  distribution.model = "sstd")
    garchFit <- ugarchfit(spec = garchSpec, data = arima_model$residuals)

Tôi muốn đưa ra dự báo dữ liệu trước 12 điểm. Tôi chỉ thấy các mô hình ARIMA-GARCH dự báo khi ARIMA đã được đưa vào mean.model. Nhưng tôi không thể làm điều đó. Vì vậy, làm cách nào để dự báo nếu ARIMA không được đưa vào mean.model?

Answer 1

Bạn có thể lấy dự báo điểm chỉ từ mô hình ARIMA, miễn là dự báo điểm bạn quan tâm nhắm mục tiêu đến giá trị trung bình có điều kiện của chuỗi thời gian. Nếu bạn đang ước tính riêng mô hình ARIMA và GARCH, phần GARCH không liên quan đến dự báo điểm, vì nó không ảnh hưởng đến ước tính giá trị trung bình có điều kiện theo bất kỳ cách nào.

(Sẽ có liên quan nếu bạn ước lượng hai mô hình đồng thời, vì việc thêm phần GARCH sẽ ảnh hưởng đến ước tính hệ số của mô hình ARIMA. Nó cũng sẽ có liên quan nếu điểm trước nhắm mục tiêu đến một cái gì đó khác với giá trị trung bình có điều kiện, ví dụ như một số lượng tử chẳng hạn là trung vị; khi đó các thuộc tính này của phân phối sẽ trở nên có liên quan và phần GARCH sẽ là công cụ để tính toán chúng. Nó cũng sẽ có liên quan đến dự báo khoảng và mật độ bất kể ước tính là riêng biệt / theo giai đoạn hay đồng thời.)