GARCH 모델로 예측하기
이전에 Python의 arch 패키지를 사용해 기본 GARCH(1,1) 모델을 구현해 보셨죠. 이번 연습에서는 기본적인 변동성 예측을 연습해 보겠습니다.
S&P 500 시계열의 과거 수익률을 다시 사용합니다. 먼저 이용 가능한 모든 관측치를 사용해 GARCH(1,1) 모델을 정의하고 적합한 다음, .forecast()를 호출해 예측을 만듭니다. 기본 설정은 1단계 앞 예측을 생성합니다. 더 긴 기간을 예측하려면 horizon = n을 지정하면 됩니다.
arch 패키지는 미리 로드되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 GARCH 모델
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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.____()