Previsione con rolling window fissa
Le previsioni con rolling window sono molto diffuse nella modellizzazione delle serie storiche finanziarie. In questo esercizio, metterai in pratica come implementare previsioni con modelli GARCH usando una rolling window di dimensione fissa.
Per prima cosa definisci la dimensione della finestra all'interno di .fit(), quindi esegui la previsione con un for-loop. Nota che, poiché la finestra resta fissa, dopo ogni iterazione sia il punto di inizio sia quello di fine avanzano.
La serie dei rendimenti dell'S&P 500 è stata precaricata come sp_data, e un modello GARCH(1,1) è stato predefinito in basic_gm. I punti di inizio e fine della finestra campionaria iniziale sono stati predefiniti rispettivamente in start_loc e end_loc.
Questo esercizio fa parte del corso
Modelli GARCH in Python
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
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)