私は機能fGarch::garchSpec()によるGARCHモデルを指定しようとしていますし、私は指定された前サンプルを必要としています。手動で定義されたとおりR fGarch：garchSpecための前サンプルマトリックス（）
前サンプル： シリーズ、革新のための、条件 分散のための開始値と数値3つのカラムマトリックス。
しかし、これは正しい順序ではありません。 「garchFit」、「garchSpec」、「garchSim」のマニュアルとコードを読んだ後、私はまだかなり混乱しています。
質問です：まさにpresample行列を構築する方法？
あなたはpresampleに引数を設定する必要はありません。それは "良い"推測を提供し、重要ではないパラメータを見積もることになります。データをシミュレートしたい場合は、焼き込み量がn.startで十分かどうかを確認するだけです。
は例を見てみましょう：
library(fGarch)
## First we simulate some data without setting presample:
# we set up the model by spec:
set.seed(911)
spec <- garchSpec(model = list(mu = 0.02, omega = 0.05, alpha = 0.2, beta = 0.75))
# then simulate our GARCH(1,1) model:
garchSim <- garchSim(spec, n = 200, n.start = 1)
plot(garchSim)
や見積り：
> garchFit(~ garch(1, 1), data = garchSim)
Error Analysis:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
mu -0.02196 0.05800 -0.379 0.7049
omega 0.03567 0.02681 1.331 0.1833
alpha1 0.12074 0.04952 2.438 0.0148 *
beta1 0.84527 0.05597 15.103 <2e-16 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Log Likelihood:
-265.8417 normalized: -1.329209
は、私たちは今、非常にエクストリーム前サンプルを追加してみましょう。上記のモデル（およびこの種）でpresampleました：
> [email protected]
Presample:
time z h y
1 0 -0.4324072 1 0.02
今、我々はc(100, 0.1, 0.1)ことによってそれを交換してください。私のモデルはARARCH部分を持たないGARCH（1,1）なので、ドキュメント?garchSpecに記載されているように3つのパラメータを設定する必要があります。同じ出力で
：specを更新した後、私たちは、同じモデルを推定
Error Analysis:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
mu -0.02196 0.05800 -0.379 0.7049
omega 0.03567 0.02681 1.331 0.1833
alpha1 0.12074 0.04952 2.438 0.0148 *
beta1 0.84527 0.05597 15.103 <2e-16 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Log Likelihood:
-265.8417 normalized: -1.329209
は、可能性と推定値は同じですが、我々は新しいspecでシミュレートしたときに気づく：
set.seed(911)
garchSim <- garchSim(spec, n = 200, n.start = 1)
plot(garchSim)
、極端な初期サンプルが私たちの素敵なシミュレーションを台無しにしました。しかしburn.inを増やすことで、我々が得る：
set.seed(911)
garchSim <- garchSim(spec, n = 200, n.start = 100)
plot(garchSim)
