GARCHモデルで予測を行う
これまでに、Python の arch パッケージを使って基本的な GARCH(1,1) モデルを実装しました。この演習では、基本的なボラティリティ予測を実践します。
今回も S&P 500 の時系列リターンを使用します。まず、利用可能なすべての観測値で GARCH(1,1) モデルを定義して推定し、その後 .forecast() を呼び出して予測を行います。デフォルトでは1期先の推定値が生成されます。より先の期間を指定するには、horizon = n を使用します。
arch パッケージは事前に読み込まれています。
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。
# 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.____()