Tvorba prognóz pomocí GARCH modelů
V předchozím cvičení jsi implementoval/a základní model GARCH(1,1) pomocí balíčku arch v Pythonu. V tomto cvičení si procvičíš tvorbu základní prognózy volatility.
Opět použiješ historické výnosy časové řady S&P 500. Nejprve definuj a natrénuj model GARCH(1,1) na všech dostupných pozorováních, poté zavolej .forecast() a vytvoř prognózu. Ve výchozím nastavení metoda vrací odhad s jedním krokem dopředu. Pomocí parametru horizon = n můžeš zadat delší předpovědní období.
Balíček arch je už předem načtený.
Toto cvičení je součástí kurzu
GARCH modely v Pythonu
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Specify a GARCH(1,1) model
basic_gm = ____(sp_data['Return'], p = 1, q = 1,
mean = 'constant', vol = 'GARCH', dist = 'normal')
# Fit the model
gm_result = basic_gm.____()