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演習

暗号資産にGARCHモデルを適用する

金融市場は、良いニュースと悪いニュースに対してしばしば非対称に反応します。ここ数年の暗号資産市場で見られた大きな価格変動は、その代表例です。

この演習では、ボラティリティの非対称な反応を表現する際によく使われるGJR-GARCHモデルとEGARCHモデルを、それぞれPythonで実装します。使用する暗号資産データセットは bitcoin_data で、"Close"（終値）と"Return"（リターン）の2列を含みます。

bitcoin_data データセットはすでに読み込まれており、"Close" 列の過去の価格がプロットされています。

指示1 / 2

undefined XP
  • 1
    • GJR-GARCHモデルを gjr_gm として定義します。
    • gjrgm_result の推定結果サマリーを出力して確認します。
  • 2
    • EGARCHモデルを egarch_gm として定義します。
    • egarch_result の推定結果サマリーを出力して確認します。