Calculează covarianța GARCH

Covarianța descrie relația de mișcare dintre două serii de randamente ale prețurilor. Reține că covarianța dinamică poate fi calculată prin ρ * σ1 * σ2, unde σ1, σ2 sunt estimările de volatilitate din modelele GARCH, iar ρ este corelația simplă dintre reziduurile standardizate GARCH.

În acest exercițiu vei exersa calculul covarianței dinamice cu modele GARCH. Mai exact, vei folosi două serii de date pentru cursurile valutare: EUR/USD și USD/CAD (ilustrate în grafic). Randamentele prețurilor au fost ajustate cu două modele GARCH, iar estimările de volatilitate sunt salvate în vol_eur și vol_cad. De asemenea, reziduurile standardizate sunt salvate în resid_eur și, respectiv, resid_cad. Pachetul numpy a fost importat ca np.

Acest exercițiu face parte din cursul

Modele GARCH în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Calculează corelația dintre reziduurile standardizate GARCH resid_eur și resid_cad.
Calculează covarianța folosind volatilitățile GARCH vol_eur, vol_cad și corelația calculată la pasul anterior.
Reprezintă grafic covariance calculată.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Calculate correlation
corr = np.____(____, ____)[0,1]
print('Correlation: ', corr)

# Calculate GARCH covariance
covariance =  ____ * ____ * ____

# Plot the data
plt.plot(____, color = 'gold')
plt.title('GARCH Covariance')
plt.show()

Editează și rulează codul