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  3. Pythonで学ぶGARCHモデル
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演習

対数尤度に基づいて最適モデルを選ぶ

この演習では、対数尤度を使って当てはまりの良いモデルを選ぶ練習をします。

GARCH モデルは最尤法でパラメータを推定します。一般に、対数尤度が大きいほど、そのデータが観測される確率が高いことを示すため、モデルはより良いといえます。

異なる分布仮定をもつ 2 つの GARCH モデルを S&P 500 のリターンデータに当てはめました。正規分布を仮定した GARCH は normal_result、歪みのある Student の t 分布を仮定した GARCH は skewt_result に保存されています。

指示1 / 2

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  • normal_result と skewt_result それぞれのモデル当てはめサマリーを表示して確認します。
  • normal_result と skewt_result それぞれの対数尤度を表示します。