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  3. Python으로 배우는 GARCH 모델
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Exercise

고정 롤링 윈도 예측

롤링 윈도 예측은 금융 시계열 모델링에서 매우 널리 사용돼요. 이 연습 문제에서는 고정 롤링 윈도를 사용해 GARCH 모델 예측을 구현하는 방법을 연습해 보겠습니다.

먼저 .fit() 안에서 윈도 크기를 정의한 다음, for 루프로 예측을 수행하세요. 윈도 크기가 고정이므로, 각 반복마다 시작점과 끝점이 모두 한 칸씩 이동한다는 점을 유의하세요.

S&P 500 수익률 시계열은 sp_data로 미리 로드되어 있고, GARCH(1,1) 모델은 basic_gm에 사전 정의되어 있어요. 초기 샘플 윈도의 시작점과 끝점은 각각 start_loc과 end_loc로 미리 지정되어 있습니다.

Instructions 1/3

undefined XP
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  • .fit() 함수에서 first_obs =와 last_obs =를 지정해 고정 롤링 윈도 크기를 정의하세요.