基本的な GARCH モデルを実装する
この演習では、Python の arch パッケージに慣れ、arch_model() などの関数を使って GARCH(1,1) モデルを実装します。
まず基本的な GARCH(1,1) モデルを定義し、次にモデルを推定して、推定結果のサマリーを確認し、結果をプロットします。
使用するデータは S&P 500 のリターンで、sp_data として読み込まれています。arch パッケージもインポート済みです。
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。
# Specify GARCH model assumptions
basic_gm = ____(sp_data['Return'], p = ____, q = ____,
mean = '____', vol = 'GARCH', dist = '____')
# Fit the model
gm_result = basic_gm.____(update_freq = 4)