1. Learn
    2. /
  2. Cursuri
    3. /
  3. Modele GARCH în Python
Connected

exercițiu

Potrivește modele GARCH pe date despre criptomonede

Piețele financiare tind să reacționeze foarte diferit la știrile pozitive și negative, un exemplu clar fiind oscilațiile dramatice observate pe piața criptomonedelor în ultimii ani.

În acest exercițiu, vei implementa în Python un model GJR-GARCH și un model EGARCH – alegeri populare pentru a modela răspunsurile asimetrice ale volatilității. Vei lucra cu setul de date bitcoin_data, care conține două coloane: prețul "Close" și "Return".

Setul de date bitcoin_data a fost preîncărcat pentru tine, iar prețurile istorice din coloana "Close" au fost reprezentate grafic.

Instrucțiuni 1/2

undefined XP
  • 1
    • Definește un model GJR-GARCH cu numele gjr_gm.
    • Afișează și analizează rezumatul ajustării modelului gjrgm_result.
  • 2
    • Definește un model EGARCH cu numele egarch_gm.
    • Afișează și analizează rezumatul ajustării modelului egarch_result.