Discussion :

[diego75000]

Bonjour, c'est le première fois que j'utilise matlab, grâce à l'économetrics toolbox et à l'user guide, j'arrive à estimer les paramètres de mon GARCH, et à faire le forecast.

J'ai trouvé ça aussi dans l'USER Guide :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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% transform into a stationary TS with 3027 data
nasdaq = price2ret(NASDAQ); 
% specifing the model
spec = garchset('VarianceModel','GJR',...
                'R',1,'M',1,'P',1,'Q',1);
spec = garchset(spec,'Display','off','Distribution','T');
% taking the first 3000 values to fit the model and forecasting
% the next 27 values of nasdaq
for i = 1:1
[coeff,errors,LLF,eFit,sFit] = garchfit(spec,nasdaq(i:2999+i));
[sigmaForecast,meanForecast,sigmaTotal,meanRMSE] = ...
         garchpred(coeff,nasdaq(i:2999+i),1);
sForecast(i,1) = sigmaForecast;
mForecast(i,1) = meanForecast;
sTotal(i,1) = sigmaTotal;
mRMSE(i,1) = meanRMSE;
i = i + 1;
end

Pas de soucis, le code fonctionne, et me donne bien les erreurs de prévision (RMSE) mais ce que j'aimerai faire c'est faire de la prévision à 1, 5, 10 , 20, 30 jours avec une fenêtre glissante.
Et je ne sais pas faire, si vous auriez une idée de réflexion je serais ravi ! merci pour votre aide

[shaiHulud]

Bonjour,

L'horizon de la prévision est le 3eme argument de garchpred.
Si tu veux mettre à jour les paramètres sur chaque fenêtres, il faut ré estimer sur chaque fenêtre. Sinon, pour des fenêtres glissantes avec paramètres estimés une fois pour toutes, il suffit de lui passer la fenêtre et le modèle global préestimé.

Attention cependant, je ne sais pas comment son implémentés les modèles GARCH sous matlab, mais j'ai eu un problème similaire avec la classe arima, ou l'instance estimée conservait une trace des données initiales et les utilisait pour la prévision. Du coup il fallait créer une instance vide sans données, y assigner les paramètres et les nouvelles data, et utiliser forecast dessus.

[diego75000]

Merci beaucoup pour ton aide,

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

garchpred(coeff,nasdaq(i:2999+i),1)

Le 3ème argument correspond à l'horizon de prévision ?
Donc là j'estime mon garch sur les 3000 premières données, et estime la variance à 1 jour pendant 1 jour dans le cas précèdent (même si c'est écrit 27 dans les commentaires) c'est bien ça ?

Ce que j'aimerais c'est qu'on parte par exemple sur les 1000 premières données, on estime le GARCH puis on forecast à 1 jours, on trouve une RMSE puis on estime le GARCH sur les 1001 jours, on forecast à 1 jours ... et ainsi de suite jusqu'à la fin de la série, pour ensuite faire la moyenne des RMSE et cela avec 1,5,10,20 et 30 jours.

[shaiHulud]

D'après ton second commentaire, tu es dans le cas ou tu veux reestimer sur chaque fenêtre. Ici, il suffit de faire une boucle qui update tout

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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T= length(x);
ww= 1000; % fenetre de 1000 points tous les 1 points
ws=1:
for t= ww:ws:T
    subx= x(t-ww+1:t);
    coeff= garchfit(spec,subx); %  nouveau paramètres estimés
    garchpred(coeff,subx,15); % prédiction à 15 jours sur la fenêtre courante.
end

[diego75000]

Merci pour le code, en remplaçant x par le nom de ma série j'ai cette erreur :

ws=1:
     |
Error: Expression or statement is incomplete or incorrect.

Je dois mettre le code, au début de celui de mon précédent message ?

Je suis désolé, je suis novice sur Matlab

Edit, je pense qu'il manque le ; car là j'ai le code qui tourne, je vais essayer de regarde l'output , là donc ton code permet d'estimer le GARCH sur les 1000 premiers jours, puis il forecast à 15 jours, il estime sur les 1015 jours et forecast à 1030 jours jusqu'à la fin de la série ?

Merci beaucoup pour ton aide

[Jerome Briot]

Il fallait lire :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

ws=1;

[diego75000]

Merci

Le code devrait ressembler à ça non ?

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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spec = garchset('VarianceModel','GJR',...
                'R',1,'M',1,'P',1,'Q',1);
spec = garchset(spec,'Display','off','Distribution','T');
 
T= length(r);
ww= 1000; % fenetre de 1000 points tous les 1 points
ws=1;
for t= ww:ws:T
    subr= r(t-ww+1:t);
    coeff= garchfit(spec,subr); %  nouveau paramètres estimés
    garchpred(coeff,subr,15);
sForecast(t,ws) = sigmaForecast;
mForecast(t,ws) = meanForecast;
sTotal(t,ws) = sigmaTotal;
mRMSE(t,ws) = meanRMSE;
 
end

[shaiHulud]

Oui, a ceci près qu'il faut récupérer la prévision (l'output de garchpred(coeff,subr,15)) via
[sigmaForecast,meanForecast,sigmaTotal,meanRMSE] = ...
garchpred(coeff,nasdaq(i:2999+i),1);

là donc ton code permet d'estimer le GARCH sur les 1000 premiers jours, puis il forecast à 15 jours, il estime sur les 1015 jours et forecast à 1030 jours jusqu'à la fin de la série ?

pas exactement, j'ai pris une taille ww de fenetre constante. il estime sur le jours de 1 à 1000 et forecast à 15jours, puis sur les jours de 2 à 1001, et forecast à horizon 15, etc

Si tu veux des fenetres cumulés (débutant au début de l'échantillon), il faut faire
subr= r(1:t);

[diego75000]

Merci pour ta réponse, je me suis permis d'allonger/modifier les commentaire le code est à destination de mes collègues qui sont aussi débutant en matlab.

Code :

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spec = garchset('VarianceModel','GJR',
                ‘R',0,'M',0,'P',1,'Q',1); %Spécification et paramètre du modèle GARCH, GJR(1,1) dans ce cas, sans structure ARMA
spec = garchset(spec,’Display’,'off','Distribution','Gaussian'); %Choix de la loi conditionnelle des résidus, Gaussien dans ce cas 
 
T= length(r); %Compte le nombre de jours de la série 
ww= 1000; % Taille de la fenêtre de 1000 jours
ws=1; %Pas de la fenêtre
for t= ww:ws:T %Fenêtre de 1000 qui décale de 1 jours, jusqu’à T 
    subr= r(t-ww+1:t); %Permet de redéfinir la plage en fonction de la fenêtre
    coeff= garchfit(spec,subr); %Estime les nouveaux paramètres sur la fenêtre
[sigmaForecast,meanForecast,sigmaTotal,meanRMSE] = garchpred(coeff,subr,1); %Forecast à 1 jours de la variance
sForecast(t,ws) = sigmaForecast;
mForecast(t,ws) = meanForecast;
sTotal(t,ws) = sigmaTotal;
mRMSE(t,ws) = meanRMSE;
end

J'ai un problème avec les paramètres des dernières fonctions

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

sForecast(t,ws) = sigmaForecast;....

, je n'arrive pas à trouver d'info sur google, comme cela, cela ne semble pas fonctionner, je n'ai pas d'output, le but de mon code est surtout de me donner la RMSE.

Je souhaite faire

GARCH :

Période Forecast____________ RMSE
1 jours____________________valeur
5 jours____________________valeur
10 jours____________________valeur
20 jours____________________valeur
30 jours____________________valeur

et la même chose pour le GJR. Pour déterminer lequel des deux modèles à la meilleurs capacité à la prévision, ce que je voudrais que cela fasse, c'est que ça roll toute ma plage automatiquement, que ça me sorte une RMSE pour chaque forecast , je ferais ensuite la moyenne .... Je pourrais refaire ça pour 5, 10, 20, 30 jours de forecast.

Merci pour votre aide

[shaiHulud]

Il faut que tu fasses une boucle sur h (l'horizon de prévision qui vaut 1 en dur dans ton code).

Code :

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all_h= [1 5 15 30];
for k=1:length(all_h)
    ......
    sForecast(t,k) = sigmaForecast;
end

sForecast(t,k) contiendra la prévision pour la date t+all_h(k), réalisée en t.
NB: le 2eme indice est k, qui correspond à l'horizon, et n'a rien à voir avec ws.

[diego75000]

A oui d'accord, sForecast(t,k) va remplacer automatiquement l'horizon par les valeurs 1, 5, 15, 30 c'est bien ça ? Je pensais que ws était le pas du forecast, effectivement c'était une bêtise

en output j'aurai un sigmaforecast pour chaque horizon de temps ?

Merci infiniment pour ton aide

edit :

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spec = garchset('VarianceModel','GJR',...
                'R',1,'M',1,'P',1,'Q',1);
spec = garchset(spec,'Display','off','Distribution','T');
T= length(r); %Compte le nombre de jours de la série 
ww= 1000; % Taille de la fenêtre de 1000 jours
ws=1; %Début de la fenêtre
for t= ww:ws:T %Fenêtre de 1000 qui décale de 1 jours, jusqu’à T 
    subr= r(t-ww+1:t); %Permet de redéfinir la plage en fonction de la fenêtre
    coeff= garchfit(spec,subr); %Estime les nouveaux paramètres sur la fenêtre
 
 
all_h= [1 5 15 30];
for k=1:length(all_h)
[sigmaForecast,meanForecast,sigmaTotal,meanRMSE] = garchpred(coeff,subr,k); %Forecast à 1 jours de la variance
sForecast(t,k) = sigmaForecast;
mForecast(t,k) = meanForecast;
sTotal(t,k) = sigmaTotal;
mRMSE(t,k) = meanRMSE;
end

Le code me sort uniquement, T, spec, ww, et ws

[shaiHulud]

Il faut que le 3eme argument de pred soit le k-ème horizon (et non pas 1 tout le temps)

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

garchpred(coeff,subr,all_(k))

[diego75000]

Je dois pas mettre sForecast(t,all_(k)) aussi ? car là mon code ne sort toujours rien, mais pas d'erreur :/

[shaiHulud]

sForecast(t,all_(k)) -> NON ça va te remplir les colonnes 1,5 etc, mais pas la 2eme ni la 3eme...

mon code ne sort toujours rien -> c'est pas normal, tu devrais au moins avoir un vecteur ou matrice sForecast avec des éléments dedans !

[diego75000]

Pourtant ça me sort cela ... je le compile et rien ne se passe

[shaiHulud]

tape

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

sForecast

sans ;. Que t'affiche-t'il ?

remarque: on dit pas compiler on dit executer

[diego75000]

J'avais un doute sur le terme, ne manque t'il pas un end à la fin de du premier "for" ? je viens de le mettre et il execute le code

Je test le sForecast dès qu'il à fini d'executer, ça me semble long là ... je crois qu'il bug : "Continue Entering Statement"

edit : Je suis sorti du monde continue entering statement, je tape sForecast et rien ne passe.

Sinon, matlab me dit que sForecast change de taille à chaque itération, et de considérer la préallocation

Explanation
The size of the indicated variable or array appears to be changing with each loop iteration. Commonly, this message appears because an array is growing by assignment or concatenation. Growing an array by assignment or concatenation can be expensive. For large arrays, MATLAB must allocate a new block of memory and copy the older array contents to the new array as it makes each assignment.
Programs that change the size of a variable in this way can spend most of their run time in this inefficient activity. There is also significant overhead in shrinking an array on each iteration or in changing the size of a variable on each iteration. In such cases, MATLAB must reallocate and copy the contents repeatedly.
For scripts, Code Analyzer cannot determine whether the array was preallocated before the script was called. Depending on your use of scripts, you might want to enable or disable this message independently of the related message (with message ID AGROW) that applies to functions and class metho

[diego75000]

Que pensez vous de ce code que je viens de bidouiller (le terme n'est pas très technique, mais étant débutant, c'est ce qui le qualifie le mieux)

Code :

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model = gjr(1,1); %Paramètre générales du modèle GJR
T= length(r); %Compte le nombre de jours de la série 
ww= 1000; % Taille de la fenêtre de 1000 jours
ws=1; %Début de la fenêtre
for t= ww:ws:T %Fenêtre de 1000 qui décale de 1 jours, jusqu’à T 
    subr= r(t-ww+1:t); %Permet de redéfinir la plage en fonction de la fenêtre
    EstMdl= estimate(model,subr); %Estime les nouveaux paramètres sur la fenêtre
end
all_h= [1 5 15 30];
for k=1:length(all_h)
V = forecast(EstMdl,all_(k));  %Forecast de la variance conditionele sur les plages k 
RMSE = rms(subr.^2-V); %Calcule de l’erreur de prévision avec comme proxy les rendements au carré sur la période.

edit : verdict

Je viens de voir que EstMdl ne stock pas les différents paramètres pour chaque période ou je réestime mon Garch ... je ne comprend pas pourquoi, je devrais pour chaque décalage de ma fenêtre avoir des coefficients pour mon GJR Garch ...

[diego75000]

Oui, a ceci près qu'il faut récupérer la prévision (l'output de garchpred(coeff,subr,15)) via
[sigmaForecast,meanForecast,sigmaTotal,meanRMSE] = ...
garchpred(coeff,nasdaq(i:2999+i),1);


pas exactement, j'ai pris une taille ww de fenetre constante. il estime sur le jours de 1 à 1000 et forecast à 15jours, puis sur les jours de 2 à 1001, et forecast à horizon 15, etc

Si tu veux des fenetres cumulés (débutant au début de l'échantillon), il faut faire
subr= r(1:t);

J'aimerais savoir, si je souhaite estimer sur 0-260 forecaster à différents horizon puis estimer sur 260-520 forecaster sur différents horizon et ainsi de suite. si je mets ws = 260 et ww=260 cela ne va pas fonctionner ? Merci

[shaiHulud]

ne manque t'il pas un end à la fin de du premier "for"

C'est sans doute pour ca qu'il ne faisait rien. Pour avoir une erreur plutot que rien du tout, il faut appeler une fonction contenant ton code, plutot que de l'envoyer dans la command window via F9

Sinon, matlab me dit que sForecast change de taille à chaque itération, et de considérer la préallocation

Question de performances. Tu peux définir sForecast = nan(size_connue_a_lavance) avant la boucle.

EstMdl ne stock pas les différents paramètres

Si, mais tu l'efface à chaque itération de la boucle. Stocke tes modèles dans un cell (ou juste les paramètres) si tu veux tous les conserver:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

EstMdl={};for ... EstMdl{t}= estimate(model,subr); ...end

si je mets ws = 260 et ww=260 cela ne va pas fonctionner

ws est le step (pas) de la window (tous les combien de jours tu estimes), ww est la width (largeur): combien de point pour chaque estimation. Donc si, ca devrait marcher.