Question

我的目的是使用扩展窗口中的数据使用GARCH（1,1）生成预测。每天新的返回进入数据集，我将重做GARCH拟合和预测。函数myFit执行此操作但现在我需要传递一个返回窗口，该窗口每天都在增加。两种方法是apply.fromstart（）和rollapplyr（）。

在下面的代码中，我决定在收集至少100个回报后开始滚动计算，因为这是ugarchforecast（）执行预测所需的最小数据量。

最后两行调用myFit，窗口为100，它们在扩展窗口中应用该函数。如果设置如下，我期望apply.fromstart（）和rollapplyr（）都提供相同的数据。毕竟他们将相同的功能（myFit）应用于相同的数据。不幸的是，只有第一个值相同，因此预测不再对齐。

library(quantmod)
library(PerformanceAnalytics)
library(rugarch)
source('~/Dropbox/myFit.R')

symbolLst <- c("^GSPC","^VIX")
startDate = as.Date("2004-01-01")
endDate = as.Date("2004-06-01")
myForHorizon = 22
myLag = 10

myData <- new.env() 
getSymbols(symbolLst, env = myData, src = "yahoo", from = startDate, to = endDate)

args = eapply(myData, 
              function(x){OHLC(x)})

my_data = do.call(cbind,
                  args,
                  envir = myData)

my_data$Return <- ClCl(myData$GSPC) 
my_data$Return[is.na(my_data$Return)] <- 0

spec = ugarchspec(
  variance.model=list(garchOrder=c(1,1)))

forecastVec1 <- apply.fromstart(my_data$Return, FUN=myFit, gap = 100)
forecastVec2 <- rollapplyr(my_data$Return, width = seq(100, 104, 1), FUN=myFit)

这是myFit

myFit <- function(myVector)
{
  #library(rugarch)
  myVec <- myVector
  tryCatch(
{
  fit = ugarchfit(spec=spec, data=myVec)
  forecast = ugarchforecast(fit, n.ahead=myForHorizon)
  myForecast = sigma(forecast)[myForHorizon,] * sqrt(252) * 100
  print(myForecast)
  return(myForecast)
},
warning = function(warn) FALSE,
error = function(err) FALSE
  )
}

这些是forecastVec1的元素（因此使用apply.fromstart（）时的预测）：

[1] 12.35142
[1] 12.1961
[1] 12.45849
[1] 11.95578
[1] 12.08832

这些是forecastVec2的元素（使用rollapplyr（））：

[1] 12.35142
[1] 12.15684
[1] 12.10457
[1] 11.89805
[1] 11.94493

如上所述，只有第一个元素是相同的。我在rollapplyr（）中应用增加的窗口的方式可能是错误的？我正在传递宽度向量，所以我希望在每次迭代时，函数将使用100，然后是101，然后是102 ... 103，最后是104.这应该是相同的逻辑，然后是apply.fromstart（）因为我设置了gap = 100，它应该每次迭代增加窗口1。

你能帮我找错吗？谢谢。

GARCH预测扩展窗口：rollapplyr（）和apply.fromstart（）

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