Fixed rolling window forecast
रोलिंग-विंडो फोरकास्ट वित्तीय टाइम सीरीज़ मॉडलिंग में बहुत लोकप्रिय हैं। इस अभ्यास में, आप सीखेंगे कि फिक्स्ड रोलिंग विंडो के साथ GARCH मॉडल फोरकास्ट कैसे लागू करें।
पहले .fit() के अंदर विंडो साइज तय कीजिए, और फिर for-loop से फोरकास्ट चलाइए। ध्यान दें, चूँकि विंडो साइज फिक्स्ड रहता है, इसलिए हर iteration के बाद start और end दोनों पॉइंट आगे बढ़ते हैं।
S&P 500 की रिटर्न सीरीज़ sp_data के रूप में प्रीलोड है, और GARCH(1,1) मॉडल basic_gm में प्री-डिफाइंड है। शुरुआती सैंपल विंडो के start और end पॉइंट क्रमशः start_loc और end_loc में पहले से दिए गए हैं।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में GARCH मॉडल
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
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)