Fazer previsões com modelos GARCH
Antes, você implementou um modelo GARCH(1,1) básico com o pacote arch do Python. Neste exercício, você vai praticar como fazer uma previsão básica de volatilidade.
Você usará novamente os retornos históricos da série temporal do S&P 500. Primeiro, defina e ajuste um modelo GARCH(1,1) com todas as observações disponíveis e, em seguida, chame .forecast() para fazer uma previsão. Por padrão, ele produz uma estimativa 1 passo à frente. Você pode usar horizon = n para especificar períodos mais longos à frente.
O pacote arch já foi pré-carregado para você.
Este exercício faz parte do curso
Modelos GARCH em Python
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# 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.____()