Skewed t-distribution के साथ GARCH फिट करें
GARCH मॉडलों में standardized residuals के लिए लिया गया default normal distribution मान वास्तविक वित्तीय दुनिया का सही प्रतिनिधित्व नहीं करता। वित्तीय रिटर्न डेटा में fat tails और skewness अक्सर देखे जाते हैं।
इस अभ्यास में, आप skewed Student's t-distribution मानकर GARCH मॉडल को बेहतर बनाएँगे। साथ ही, आप दोनों को एक साथ प्लॉट करके, इस मॉडल से निकली volatility की तुलना normal distribution मानने वाले मॉडल की volatility से करेंगे।
Default normal distribution मानकर फिट किया गया एक GARCH मॉडल आपके लिए तैयार है, और उसकी volatility estimation normal_vol में सेव है।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में GARCH मॉडल
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Specify GARCH model assumptions
skewt_gm = arch_model(sp_data['Return'], p = 1, q = 1, mean = 'constant', vol = 'GARCH', ____ = '____')
# Fit the model
skewt_result = skewt_gm.____()