Compara GJR-GARCH con EGARCH
Antes has ajustado un modelo GJR-GARCH y otro EGARCH con la serie temporal de rendimientos de Bitcoin. En este ejercicio, compararás la volatilidad condicional estimada por ambos modelos representando sus resultados.
La volatilidad estimada del modelo GJR-GARCH se guardó en gjrgm_vol, y la del modelo EGARCH en egarch_vol. Los representarás junto con las observaciones reales de los rendimientos de Bitcoin, a las que puedes acceder mediante la columna "Return" en bitcoin_data.
Este ejercicio forma parte del curso
Modelos GARCH en Python
Instrucciones del ejercicio
- Representa los rendimientos reales de Bitcoin.
- Representa la volatilidad estimada por GJR-GARCH.
- Representa la volatilidad estimada por EGARCH.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Plot the actual Bitcoin returns
plt.plot(bitcoin_data['____'], color = 'grey', alpha = 0.4, label = 'Price Returns')
# Plot GJR-GARCH estimated volatility
plt.plot(____, color = 'gold', label = 'GJR-GARCH Volatility')
# Plot EGARCH estimated volatility
plt.plot(____, color = 'red', label = 'EGARCH Volatility')
plt.legend(loc = 'upper right')
plt.show()