Reprezentarea distribuției reziduurilor standardizate
Modelele GARCH fac ipoteze privind distribuția reziduurilor standardizate. Reamintește-ți că reziduurile reprezintă diferențele dintre randamentele prezise și randamentele medii, iar reziduurile standardizate sunt reziduurile împărțite la volatilitatea estimată de model.
În acest exercițiu, vei calcula reziduurile standardizate pornind de la un model GARCH ajustat, apoi vei reprezenta histograma acestora alături de distribuția normală standard normal_resid.
Un model GARCH a fost definit și ajustat pe datele randamentelor prețurilor S&P 500. Rezultatul ajustării este accesibil prin gm_result. De asemenea, matplotlib a fost preîncărcat ca plt.
Acest exercițiu face parte din cursul
Modele GARCH în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Obține reziduurile estimate de model și salvează-le în
gm_resid. - Obține volatilitatea estimată de model și salvează-o în
gm_std. - Calculează reziduurile standardizate
gm_std_resid. - Reprezintă histograma variabilei
gm_std_resid.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Obtain model estimated residuals and volatility
gm_resid = gm_result.____
gm_std = gm_result.____
# Calculate the standardized residuals
gm_std_resid = ____ /____
# Plot the histogram of the standardized residuals
plt.____(____, bins = 50,
facecolor = 'orange', label = 'Standardized residuals')
plt.____(normal_resid, bins = 50,
facecolor = 'tomato', label = 'Normal residuals')
plt.legend(loc = 'upper left')
plt.show()