Я занимаюсь симуляцией модели GARCH. Сама модель не слишком актуальна, я хотел бы спросить вас об оптимизации симуляции в R. Больше всего на свете, если вы видите какое-либо пространство для векторизации, я думал об этом, но я не вижу этого. На данный момент у меня есть следующее:
Пусть:
# ht=cond.variance in t
# zt= random number
# et = error term
# ret= return
# Horizon= n periods ahead
Итак, вот код:
randhelp= function(horizon=horizon){
ret <- zt <- et <- rep(NA,horizon)#initialize ret and zt et
for( j in 1:horizon){
zt[j]= rnorm(1,0,1)
et[j] = zt[j]*sqrt(ht[j])
ret[j]=mu + et[j]
ht[j+1]= omega+ alpha1*et[j]^2 + beta1*ht[j]
}
return(sum(ret))
}
Я хочу смоделировать доходность через 5 периодов, поэтому я запущу это, скажем, на 10000.
#initial values of the simulation
ndraws=10000
horizon=5 #5 periods ahead
ht=rep(NA,horizon) #initialize ht
ht[1] = 0.0002
alpha1=0.027
beta1 =0.963
mu=0.001
omega=0
sumret=sapply(1:ndraws,function(x) randhelp(horizon))
Я думаю, что это работает достаточно быстро, но я хотел бы спросить вас, есть ли способ лучше подойти к этой проблеме.
Спасибо!