Verteilung der standardisierten Residuen plotten
GARCH-Modelle treffen Verteilungsannahmen über die standardisierten Residuen. Zur Erinnerung: Residuen sind die Differenzen zwischen den vorhergesagten Renditen und den durchschnittlichen Renditen. Standardisierte Residuen sind die Residuen geteilt durch die vom Modell geschätzte Volatilität.
In dieser Übung berechnest du die standardisierten Residuen aus einem gefitteten GARCH-Modell und plottest anschließend ihr Histogramm zusammen mit einer Standardnormalverteilung normal_resid.
Ein GARCH-Modell wurde mit S&P-500-Renditedaten definiert und gefittet. Auf das Fit-Ergebnis kannst du über gm_result zugreifen. Außerdem wurde matplotlib als plt vorab geladen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
GARCH-Modelle in Python
Anleitung zur Übung
- Hole die vom Modell geschätzten Residuen und speichere sie in
gm_resid. - Hole die vom Modell geschätzte Volatilität und speichere sie in
gm_std. - Berechne die standardisierten Residuen
gm_std_resid. - Plotte ein Histogramm von
gm_std_resid.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Obtain model estimated residuals and volatility
gm_resid = gm_result.____
gm_std = gm_result.____
# Calculate the standardized residuals
gm_std_resid = ____ /____
# Plot the histogram of the standardized residuals
plt.____(____, bins = 50,
facecolor = 'orange', label = 'Standardized residuals')
plt.____(normal_resid, bins = 50,
facecolor = 'tomato', label = 'Normal residuals')
plt.legend(loc = 'upper left')
plt.show()