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  3. Pythonで学ぶGARCHモデル
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연습 문제

スキュー付きt分布でGARCHを推定する

GARCHモデルで用いられる標準化残差の既定の正規分布の仮定は、現実の金融データを十分に表していません。金融リターンでは、しばしばファットテールや歪度（skewness）が観察されます。

この演習では、スキュー付きのStudentのt分布を仮定してGARCHモデルを改良します。さらに、推定されたボラティリティを、正規分布を仮定したモデルの推定結果と重ねてプロットし、比較します。

既定の正規分布を仮定したGARCHモデルはすでに推定済みで、そのボラティリティ推定はnormal_volに保存されています。

지침 1/2

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  • スキュー付きStudentのt分布を仮定したGARCHモデルskewt_gmを定義してください。
  • モデルを推定して、結果をskewt_resultに保存してください。