Efecto del modelo de media en las predicciones de volatilidad
En la práctica, las rentabilidades y la volatilidad se modelan con procesos separados. Normalmente, los supuestos sobre la media influyen en las rentabilidades previstas, pero tienen un efecto menor en las estimaciones de volatilidad.
En este ejercicio, vas a analizar el impacto de los supuestos sobre la media en un modelo GARCH sobre las estimaciones de volatilidad comparando dos modelos GARCH. Se han definido con diferentes supuestos de media y ajustado con datos del S&P 500.
El modelo con el supuesto de "media constante" tiene los resultados guardados en cmean_result y la volatilidad estimada en cmean_vol. El modelo con el supuesto de media autorregresiva "AR(1)" o con 1 rezago tiene los resultados guardados en armean_result y la volatilidad estimada en armean_vol. Los módulos matplotlib.pyplot y numpy se han importado como plt y np, respectivamente.
Este ejercicio forma parte del curso
Modelos GARCH en Python
Instrucciones del ejercicio
- Imprime y revisa los resúmenes del ajuste de
cmean_resultyarmean_result. - Dibuja la estimación de volatilidad
cmean_volyarmean_volde ambos modelos. - Usa la función
.corrcoef()del paquetenumpypara calcular el coeficiente de correlación.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Print model summary of GARCH with constant mean
print(____.____())
# Print model summary of GARCH with AR mean
print(____.____())
# Plot model volatility
plt.plot(____, color = 'blue', label = 'Constant Mean Volatility')
plt.plot(____, color = 'red', label = 'AR Mean Volatility')
plt.legend(loc = 'upper right')
plt.show()
# Check correlation of volatility estimations
print(np.____(____, ____)[0,1])