Produire des prévisions avec des modèles GARCH
Vous avez déjà mis en œuvre un modèle GARCH(1,1) de base avec le plugiciel Python arch. Dans cet exercice, vous allez vous exercer à produire une prévision simple de la volatilité.
Vous utiliserez de nouveau la série chronologique des rendements historiques du S&P 500. Commencez par définir et ajuster un modèle GARCH(1,1) avec toutes les observations disponibles, puis appelez .forecast() pour générer une prédiction. Par défaut, cette méthode calcule une estimation à 1 pas. Vous pouvez utiliser horizon = n pour préciser un horizon plus long.
Le plugiciel arch a été préchargé pour vous.
Cette activité fait partie du cours
Modèles GARCH en Python
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# 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.____()