Realizează prognoze cu modele GARCH
Anterior ai implementat un model de bază GARCH(1,1) cu pachetul Python arch. În acest exercițiu vei exersa realizarea unei prognoze de bază a volatilității.
Vei folosi din nou randamentele istorice ale seriei de timp S&P 500. Mai întâi definește și antrenează un model GARCH(1,1) cu toate observațiile disponibile, apoi apelează .forecast() pentru a genera o predicție. Implicit, aceasta produce o estimare cu un pas înainte. Poți folosi horizon = n pentru a specifica perioade mai lungi de prognoză.
Pachetul arch a fost preîncărcat pentru tine.
Acest exercițiu face parte din cursul
Modele GARCH în Python
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Specify a GARCH(1,1) model
basic_gm = ____(sp_data['Return'], p = 1, q = 1,
mean = 'constant', vol = 'GARCH', dist = 'normal')
# Fit the model
gm_result = basic_gm.____()