1. 학습
    2. /
  2. 강의
    3. /
  3. Pythonで学ぶGARCHモデル
Connected

연습 문제

ACFプロット

GARCHモデルがうまく機能している場合、標準化残差には自己相関が現れないはずです。この演習では、ACFプロットを使ってデータの自己相関を検出する練習を行います。

時系列における2つの値の相関係数を自己相関関数（ACF）と呼び、ACFプロットは異なるラグ間の相関を可視化したものです。Python の statsmodels パッケージには、ACFプロットを簡単に作成できる関数が用意されています。

S&P 500のリターンデータに対してGARCHモデルが推定されており、その標準化残差は std_resid に保存されています。matplotlib.pyplot は plt としてインポート済みです。

지침

100 XP
  • statsmodels パッケージから、ACFプロットに必要なモジュールをインポートします。
  • std_resid に保存されたGARCHモデルの標準化残差をプロットします。
  • 標準化残差のACFプロットを作成し、信頼水準を 0.05 に設定します。