Réaliser des prévisions avec des modèles GARCH
Vous avez précédemment mis en œuvre un modèle GARCH(1,1) basique avec le package Python arch. Dans cet exercice, vous allez vous entraîner à produire une prévision simple de volatilité.
Vous utiliserez à nouveau les rendements historiques de la série temporelle 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 produit une estimation à 1 pas. Vous pouvez utiliser horizon = n pour spécifier une période de projection plus longue.
Le package arch a été préchargé pour vous.
Cet exercice fait partie du cours
Modèles GARCH en Python
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# 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.____()