Prévision à fenêtre glissante fixe
Les prévisions à fenêtre glissante sont très populaires pour la modélisation de séries chronologiques financières. Dans cet exercice, vous allez pratiquer la mise en œuvre de prévisions de modèle GARCH avec une fenêtre glissante fixe.
Commencez par définir la taille de la fenêtre dans .fit(), puis effectuez la prévision avec une boucle for. Notez que, puisque la taille de la fenêtre demeure fixe, les points de départ et de fin s'incrémentent après chaque itération.
La série des rendements du S&P 500 a été préchargée dans sp_data, et un modèle GARCH(1,1) a été prédéfini dans basic_gm. Les points de départ et de fin de l'échantillon initial ont été prédéfinis dans start_loc et end_loc, respectivement.
Cette activité fait partie du cours
Modèles GARCH en Python
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
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)