GARCH मॉडलों के साथ पूर्वानुमान बनाएँ
पहले आपने Python की arch पैकेज के साथ एक बेसिक GARCH(1,1) मॉडल इम्प्लीमेंट किया था। इस अभ्यास में, आप एक बेसिक वोलैटिलिटी फ़ोरकास्ट बनाकर अभ्यास करेंगे।
आप फिर से S&P 500 टाइम सीरीज़ के ऐतिहासिक रिटर्न्स का उपयोग करेंगे। पहले सभी उपलब्ध ऑब्ज़र्वेशंस पर GARCH(1,1) मॉडल को परिभाषित करें और फ़िट करें, फिर प्रिडिक्शन बनाने के लिए .forecast() कॉल करें। डिफ़ॉल्ट रूप से यह 1-स्टेप आगे का अनुमान देता है। आप आगे की लंबी अवधि बताने के लिए horizon = n का उपयोग कर सकते हैं।
arch पैकेज आपके लिए प्रीलोड किया गया 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 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.____()