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

exercițiu

Alege câștigătorul pe baza log-verosimilității

În acest exercițiu, vei exersa utilizarea log-verosimilității pentru a alege modelul cu cel mai bun grad de ajustare.

Modelele GARCH folosesc metoda maximei verosimilități pentru a estima parametrii. În general, cu cât log-verosimilitatea este mai mare, cu atât modelul este mai bun, deoarece implică o probabilitate mai mare de a fi observat datele obținute.

Două modele GARCH cu ipoteze diferite privind distribuția au fost definite și ajustate pe datele de randament S&P 500. Modelul GARCH cu distribuție normală este salvat în normal_result, iar modelul GARCH cu distribuție t-Student asimetrică este salvat în skewt_result.

Instrucțiuni 1/2

undefined XP
    1
    2
  • Afișează și analizează rezumatele ajustării modelelor din normal_result și, respectiv, skewt_result.
  • Afișează log-verosimilitatea din normal_result și, respectiv, skewt_result.