Lista de ejercicios 6

  1. En la base de datos petroleo.Rdata se refiere a los datos semanales del precio de la gasolina por barril desde 2000 a mediado de 2010.
  1. Realice un análisis exploratorio de la serie de precio \(X_t\).
  2. Calcule los retornos de la serie, es decir, \(\nabla \ln X_t\).
  3. Ajuste el mejor modelo ARMA-GARCH a la serie.
  4. Escriba el modelo ajustado en (c).
  5. Produzca pronósticos 5 periodos para frente con el modelo ajustado en (c).

Nota: Para el modelo GARCH, investigue y utilice el comando:

pronostico1<-predict(mod,plot=TRUE,n.ahead=10)

donde mod es el modelo ajustado con la librería fGarch.

  1. Utilice el siguiente comando para extraer el índice del promedio diario industrial Dow Jone de 2 de enero de 2019 a 30 de diciembre de 2021.
library(quantmod)
getSymbols("^DJI",from = "2019/1/2",
           to = "2021/12/30",
           periodicity = "daily")
[1] "DJI"
y <- DJI$DJI.Close

Repita (a)-(e) del ejercicio 1.