Compararea rezultatelor prognozei
Diferite abordări cu fereastră glisantă pot genera rezultate diferite ale prognozei. În acest exercițiu, vom analiza mai îndeaproape aceste rezultate, comparându-le.
Mai întâi, vei folosi un model GARCH pentru a prognoza volatilitatea randamentului Bitcoin, folosind pe rând o fereastră în expansiune și o fereastră glisantă fixă. Apoi vei reprezenta grafic ambele rezultate în același grafic, pentru a vizualiza diferența.
Setul de date Bitcoin este preîncărcat în bitcoin_data — poți explora coloanele 'Close' și 'Return'. Prognoza varianței generată cu fereastra în expansiune este salvată în variance_expandwin, iar cea cu fereastra glisantă fixă este salvată în variance_fixedwin.
Acest exercițiu face parte din cursul
Modele GARCH în Python
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Print top 5 rows of variance forecast with an expanding window
print(____.____())
# Print top 5 rows of variance forecast with a fixed rolling window
print(____.____())