Comparație între GJR-GARCH și EGARCH
Anterior, ai ajustat un model GJR-GARCH și un model EGARCH pe seria de timp a randamentelor Bitcoin. În acest exercițiu, vei compara volatilitatea condiționată estimată de cele două modele, reprezentând grafic rezultatele lor.
Volatilitatea estimată de modelul GJR-GARCH este salvată în gjrgm_vol, iar cea estimată de modelul EGARCH este salvată în egarch_vol. Le vei reprezenta grafic împreună cu observațiile reale ale randamentelor Bitcoin, accesibile prin coloana "Return" din bitcoin_data.
Acest exercițiu face parte din cursul
Modele GARCH în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Reprezintă grafic randamentele reale ale Bitcoin.
- Reprezintă grafic volatilitatea estimată de GJR-GARCH.
- Reprezintă grafic volatilitatea estimată de EGARCH.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# 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()