Standardized residuals का distribution प्लॉट करें
GARCH मॉडल standardized residuals के distribution के बारे में कुछ मान्यताएँ करता है. याद रखिए, residuals अनुमानित रिटर्न और mean रिटर्न के बीच का अंतर होते हैं. और standardized residuals वे residuals होते हैं जिन्हें मॉडल की अनुमानित volatility से भाग दिया गया हो.
इस अभ्यास में, आप फिट किए गए GARCH मॉडल से standardized residuals निकालने का अभ्यास करेंगे, और फिर उसका histogram एक standard normal distribution normal_resid के साथ प्लॉट करेंगे.
एक GARCH मॉडल S&P 500 प्राइस रिटर्न डेटा पर परिभाषित और फिट किया गया है. फिट किया गया परिणाम gm_result के रूप में उपलब्ध है. इसके अलावा matplotlib पहले से plt नाम से लोड है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में GARCH मॉडल
अभ्यास निर्देश
- मॉडल के अनुमानित residuals प्राप्त करें और उन्हें
gm_residमें सेव करें. - मॉडल की अनुमानित volatility प्राप्त करें और उसे
gm_stdमें सेव करें. - standardized residuals
gm_std_residकी गणना करें. gm_std_residका histogram प्लॉट करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Obtain model estimated residuals and volatility
gm_resid = gm_result.____
gm_std = gm_result.____
# Calculate the standardized residuals
gm_std_resid = ____ /____
# Plot the histogram of the standardized residuals
plt.____(____, bins = 50,
facecolor = 'orange', label = 'Standardized residuals')
plt.____(normal_resid, bins = 50,
facecolor = 'tomato', label = 'Normal residuals')
plt.legend(loc = 'upper left')
plt.show()