Fai previsioni con i modelli GARCH
In precedenza hai implementato un modello GARCH(1,1) di base con il pacchetto arch di Python. In questo esercizio farai pratica nel creare una previsione di volatilità di base.
Userai di nuovo i rendimenti storici della serie temporale dell’S&P 500. Per prima cosa definisci e stima un modello GARCH(1,1) con tutte le osservazioni disponibili, poi richiama .forecast() per generare una previsione. Per impostazione predefinita produce una stima a 1 passo in avanti. Puoi usare horizon = n per specificare orizzonti più lunghi.
Il pacchetto arch è già stato caricato per te.
Questo esercizio fa parte del corso
Modelli GARCH in Python
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# 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.____()