固定ロールングウィンドウ予測
ロールングウィンドウによる予測は、金融の時系列モデリングで広く使われます。この演習では、固定幅のロールングウィンドウで GARCH モデルの予測を実装する方法を練習します。
まず .fit() 内でウィンドウサイズを定義し、for ループで予測を実行します。ウィンドウサイズが固定のため、各反復ごとに開始点と終了点の両方が1つずつ進む点に注意してください。
S&P 500 のリターン系列は sp_data として読み込まれており、GARCH(1,1) モデルは basic_gm に事前定義されています。最初のサンプルウィンドウの開始点と終了点は、それぞれ start_loc と end_loc に事前設定されています。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶGARCHモデル
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
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)