Pronóstico con ventana rodante fija
Los pronósticos con ventanas rodantes son muy populares en el modelado de series temporales financieras. En este ejercicio, vas a practicar cómo implementar pronósticos de modelos GARCH con una ventana rodante fija.
Primero define el tamaño de la ventana dentro de .fit() y realiza el pronóstico con un bucle for. Ten en cuenta que, como el tamaño de la ventana se mantiene fijo, tanto los puntos de inicio como de fin se desplazan en cada iteración.
La serie de rendimientos del S&P 500 se ha precargado como sp_data, y un modelo GARCH(1,1) se ha predefinido en basic_gm. Los puntos de inicio y fin de la muestra inicial se han definido en start_loc y end_loc, respectivamente.
Este ejercicio forma parte del curso
Modelos GARCH en Python
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
for i in range(30):
# Specify fixed rolling window size for model fitting
gm_result = basic_gm.fit(first_obs = i + ____,
last_obs = i + ____, update_freq = 5)