Haz un pronóstico con modelos GARCH
Antes implementaste un modelo GARCH(1,1) básico con el paquete arch de Python. En este ejercicio, practicarás cómo hacer un pronóstico básico de volatilidad.
Volverás a usar la serie temporal de rendimientos históricos del S&P 500. Primero define y ajusta un modelo GARCH(1,1) con todas las observaciones disponibles y luego llama a .forecast() para hacer una predicción. De forma predeterminada, produce una estimación a 1 paso vista. Puedes usar horizon = n para especificar periodos más largos hacia adelante.
El paquete arch ya está precargado para ti.
Este ejercicio forma parte del curso
Modelos GARCH en Python
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Specify a GARCH(1,1) model
basic_gm = ____(sp_data['Return'], p = 1, q = 1,
mean = 'constant', vol = 'GARCH', dist = 'normal')
# Fit the model
gm_result = basic_gm.____()