样本外预测性能-R中的fGARCH

Question

我分析了我的国内生产总值时间序列，以便作出预测。我发现最合适的模型是：

• GARCH(1,1)与ARMA (1,1)：garch1b<garchFit(~arma(1,1)+garch(1,1),data=dlogGDP,cond.dist="QMLE")
• GARCH(1,1)与ARMA (1,0)：garch6b<garchFit(~arma(1,0)+garch(1,1),data=dlogGDP,cond.dist="QMLE")

GDP时间模式

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两种模式都是有效的。我想做一个样本外预测性能比较.我使用了这个代码：

# Out-of-sample forcasting performance
            y<-dlogGDP
            S=round(0.75*length(y))
            h=1

            error1.h<-c()
            for (i in S:(length(y)-h))
            {
              mymodel.sub<-garchFit(y[1:i], formula = ~arma(1,1)+garch(1,1))
              predict.h<-predict(mymodel.sub,n.ahead=h)$pred[h]
              error1.h<-c(error1.h,y[i+h]-predict.h)
            }

            error2.h<-c()
            for (i in S:(length(y)-h))
            {
              mymodel.sub<-garchFit(y[1:i], formula = ~arma(1,0)+garch(1,1))
              predict.h<-predict(mymodel.sub,n.ahead=h)$pred[h]
              error2.h<-c(error2.h,y[i+h]-predict.h)
            }

            cbind(error1.h,error2.h)

          # Mean Absolute Error
            MAE1<-mean(abs(error1.h))
            MAE2<-mean(abs(error2.h))

          # Mean Squared Forcast Error
            MAE1<-mean(abs(error1.h^2))
            MAE2<-mean(abs(error2.h^2))

          # Forcasting Performance Comparison
            library(forecast)
            dm.test(error1.h,error2.h,h=h,power=1)
            dm.test(error1.h,error2.h,h=h,power=2)

然而，我没有得到任何结果。error1.h和error2.h是NaN。

问题：

1. 我的密码怎么了？
2. 是否有另一种方法可以使用fGARCH 包( package )来进行非样例预测性能？

Answer 1

我认为，这只是缺少了一条关于预测输出的详细说明：

for (i in S:(length(y)-h))
{
  mymodel.sub<-garchFit(y[1:i], formula = ~arma(1,0)+garch(1,1))
  f <- fGarch::predict(mymodel.sub,n.ahead=h)
  predict.h<-f$meanForecast
  error1.h<-c(error1.h,y[i+h]-predict.h)
}