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

exercițiu

Alege câștigătorul pe baza AIC/BIC

În acest exercițiu, vei exersa utilizarea criteriilor de informație pentru a alege modelul cu cel mai bun ajustament.

Criteriile de informație măsoară compromisul dintre calitatea ajustării și complexitatea modelului. AIC și BIC sunt două criterii de informație frecvent utilizate pentru selecția modelelor. Ambele penalizează modelele cu mai mulți parametri, adică modelele mai complexe. Cu cât valoarea AIC sau BIC este mai mică, cu atât modelul este mai bun.

Un model GJR-GARCH și un model EGARCH au fost definite și ajustate pe datele de randament ale S&P 500. Rezultatele lor sunt accesibile în gjrgm_result și, respectiv, în egarch_result.

Instrucțiuni 1/2

undefined XP
    1
    2
  • Afișează AIC din gjrgm_result și, respectiv, din egarch_result.
  • Afișează BIC din gjrgm_result și, respectiv, din egarch_result.