Si un modelo GARCH está funcionando bien, los residuos estandarizados no deberían mostrar autocorrelaciones. En este ejercicio, practicarás el uso de un gráfico ACF para detectar autocorrelaciones en los datos.

El coeficiente de correlación entre dos valores de una serie temporal se denomina función de autocorrelación (ACF), y un gráfico ACF es una representación visual de las correlaciones entre distintos retardos. En los paquetes de statsmodels de Python hay funciones predefinidas que te permiten generar gráficos ACF fácilmente.

Se ha ajustado un modelo GARCH con los datos de rentabilidad del S&P 500, y sus residuos estandarizados se han calculado y guardado en std_resid. matplotlib.pyplot se ha importado como plt.

Prueba de significación de los parámetros del modelo

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