Compare GJR-GARCH com EGARCH
Antes, você ajustou os modelos GJR-GARCH e EGARCH à série temporal de retornos de Bitcoin. Neste exercício, você vai comparar a volatilidade condicional estimada pelos dois modelos, traçando seus resultados.
A volatilidade estimada pelo modelo GJR-GARCH foi salva em gjrgm_vol, e a volatilidade estimada pelo modelo EGARCH foi salva em egarch_vol. Você vai plotá-las junto com as observações reais dos retornos de Bitcoin, que podem ser acessadas pela coluna "Return" em bitcoin_data.
Este exercício faz parte do curso
Modelos GARCH em Python
Instruções do exercício
- Plote os retornos reais de Bitcoin.
- Plote a volatilidade estimada pelo GJR-GARCH.
- Plote a volatilidade estimada pelo EGARCH.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# 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()