왜도 t-분포를 사용한 GARCH 적합
GARCH 모델에서 사용되는 표준화 잔차의 기본 가정인 정규분포는 실제 금융 데이터를 잘 대표하지 못해요. 금융 수익률 데이터에서는 꼬리가 두껍고(fat tails), 왜도가 있는 경우가 자주 관찰됩니다.
이 연습 문제에서는 왜도가 있는 Student의 t-분포 가정을 사용해 GARCH 모델을 개선해 보겠습니다. 또한, 정규분포 가정을 사용한 모델과 추정된 변동성을 함께 그려 비교해 볼 거예요.
정규분포를 기본 가정으로 한 GARCH 모델은 이미 적합되어 있으며, 그 변동성 추정치는 normal_vol에 저장되어 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 GARCH 모델
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Specify GARCH model assumptions
skewt_gm = arch_model(sp_data['Return'], p = 1, q = 1, mean = 'constant', vol = 'GARCH', ____ = '____')
# Fit the model
skewt_result = skewt_gm.____()