Compara los resultados del pronóstico
Diferentes enfoques de ventana móvil pueden generar resultados de pronóstico distintos. En este ejercicio, vamos a profundizar comparando esos resultados.
Primero, usarás un modelo GARCH para predecir la volatilidad de los rendimientos de Bitcoin con una ventana en expansión y con una ventana móvil fija, respectivamente. Después, representarás ambos pronósticos juntos para visualizar la diferencia.
El conjunto de datos de Bitcoin está precargado en bitcoin_data; si quieres, explora sus columnas 'Close' y 'Return'. El pronóstico de varianza generado con una ventana en expansión se guarda en variance_expandwin, y el generado con una ventana móvil fija se guarda en variance_fixedwin.
Este ejercicio forma parte del curso
Modelos GARCH en Python
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Print top 5 rows of variance forecast with an expanding window
print(____.____())
# Print top 5 rows of variance forecast with a fixed rolling window
print(____.____())