Spotkanie 1

Spotkanie 1
Zadanie 0.1 (5 pkt). Wgraj dane tygodniowe dla stóp procentowych o różnej
zapadalności w okresie od 2010-01-10 do 2015-01-04 dla 7 gospodarek (Kanada, Szwajcaria, Niemcy, Japonia, Norwegia, Nowa Zelandia, Szwecja):1
load("YC.RData")
Y <- as.matrix(...)
y <- log(1+Y/100)
Wykonaj nastepuj
ace
,
, polecenia:
1. Na podsatwie krzywej dochodowości z 4 stycznia 2015 oszacuj parametry modelu Nelsona-Siegela
2. Oblicz prognoze, dla danych okresu styczeń 2015 - październik 2016
(termin zapadalności oraz kraj zostana, podane indywidualnie)
3. Znajdź dane zrealizowane
4. Stwórz wykres prognozy i realizacji. Opisz, czy twoim zdaniem prognoza byla trafna?
Opis na kartce A4 na nastepne
zajecia.
,
,
Uwaga!!! Kody z zajeć
, należy dostosować do danych tygodniowych
1
Dane zostaly pobrane za pomoca, pakietu Quandl z bazy Global Yield Curve.
1
Spotkanie 2
Zadanie 0.2 (5 pkt). Wgraj dane tygodniowe dla stóp procentowych o różnej
zapadalności w okresie od 2010-01-10 do 2015-01-04 dla 7 gospodarek (Kanada, Szwajcaria, Niemcy, Japonia, Norwegia, Nowa Zelandia, Szwecja):2
load("YC.RData")
Y <- as.matrix(...)
y <- log(1+Y/100)
Wykonaj nastepuj
ace
,
, polecenia:
1. Dla każdego okresu oszacuj model Nelsona-Siegela (przyjmij wartość
lambda dla danych tygodniowych, aby odpowiadal parametrowi dla
danych miesiecznych
na poziomie 0.0609)
,
2. Stwórz szereg dla czynników L, C i S
3. Oblicz prognoze, dla L, C i S dla okresu styczeń 2015 - październik 2016
na podstawie modelu ARMA(2,0) oraz VAR(2)
4. Oblicz prognoze, dla stopy procentowej (termin zapadalności oraz kraj
takie same jak dla zadania 1)
5. Porównaj z prognoza, uzyskana, z modelu NS na podstawie krzywej z
2015-01-04
6. Znajdź dane zrealizowane
7. Stwórz wykres prognozy modelu DL-ARMA i DL-VAR, modelu NS i
realizacji. Opisz, czy twoim zdaniem prognoza byla trafna?
Opis na kartce A4 na nastepne
zajecia.
,
,
Uwaga!!! Kody z zajeć
, należy dostosować do danych tygodniowych
2
Dane zostaly pobrane za pomoca, pakietu Quandl z bazy Global Yield Curve.
2
Spotkanie 3
Zadanie 0.3 (10 pkt). Wgraj dane tygodniowe dla stóp procentowych o różnej
zapadalności w okresie od 2010-01-10 do 2015-01-04 dla 7 gospodarek (Kanada, Szwajcaria, Niemcy, Japonia, Norwegia, Nowa Zelandia, Szwecja):3
load("YC.RData")
Y <- as.matrix(...)
y <- log(1+Y/100)
Wykonaj nastepuj
ace
,
, polecenia:
1. Dla każdego okresu oszacuj model Nelsona-Siegela (przyjmij wartość
lambda dla danych tygodniowych, aby odpowiadal parametrowi dla
danych miesiecznych
na poziomie 0.0609)
,
2. Stwórz szereg dla czynników L, C i S
3. Na podstawie danych z lat 2014 i 2015 porównaj jakość prognozy expost dla (termin zapadalności oraz kraj takie same jak dla zadania 1 i
2) z modeli NS, ARMA(1,1), DL-ARMA(1,1) i DL-VAR(1) za pomoca,
statystyki RMSE oraz testu DM
4. Stwórz wykres prognoz rekursywnych (jakieś wnioski?)
5. Stwórz wykres realizacji wzgledem
prognozy oraz przeprowadź regresje,
,
na efektywność prognozy (horyzont do ustalenia)
Opis może być dluższy - do 3 kartek A4.
3
Dane zostaly pobrane za pomoca, pakietu Quandl z bazy Global Yield Curve.
3