Aan de slagGa gratis aan de slag

Vergelijk GJR-GARCH met EGARCH

Eerder heb je een GJR-GARCH- en een EGARCH-model gefit op de tijdreeks van Bitcoin-rendementen. In deze oefening vergelijk je de geschatte voorwaardelijke volatiliteit van beide modellen door hun resultaten te plotten.

De door het GJR-GARCH-model geschatte volatiliteit is opgeslagen in gjrgm_vol, en die van het EGARCH-model in egarch_vol. Je plot ze samen met de daadwerkelijke Bitcoin-rendementsobservaties, die je kunt benaderen via de kolom "Return" in bitcoin_data.

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

GARCH-modellen in Python

Cursus bekijken

Oefeninstructies

  • Plot de daadwerkelijke Bitcoin-rendementen.
  • Plot de door GJR-GARCH geschatte volatiliteit.
  • Plot de door EGARCH geschatte volatiliteit.

Praktische interactieve oefening

Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.

# Plot the actual Bitcoin returns
plt.plot(bitcoin_data['____'], color = 'grey', alpha = 0.4, label = 'Price Returns')

# Plot GJR-GARCH estimated volatility
plt.plot(____, color = 'gold', label = 'GJR-GARCH Volatility')

# Plot EGARCH  estimated volatility
plt.plot(____, color = 'red', label = 'EGARCH Volatility')

plt.legend(loc = 'upper right')
plt.show()
Code bewerken en uitvoeren