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

exercițiu

Graficul ACF

Dacă un model GARCH funcționează bine, reziduurile standardizate nu ar trebui să prezinte autocorelații. În acest exercițiu, vei exersa utilizarea unui grafic ACF pentru a detecta autocorelații în date.

Coeficientul de corelație dintre două valori dintr-o serie de timp se numește funcția de autocorelație (ACF), iar un grafic ACF este o reprezentare vizuală a corelațiilor dintre diferite lag-uri. Pachetul Python statsmodels include funcții predefinite care îți permit să generezi grafice ACF cu ușurință.

A fost ajustat un model GARCH pe datele de randament ale S&P 500, iar reziduurile sale standardizate au fost calculate și salvate în std_resid. matplotlib.pyplot a fost importat ca plt.

Instrucțiuni

100 XP
  • Importă modulul necesar pentru graficele ACF din pachetul statsmodels.
  • Reprezintă grafic reziduurile standardizate ale modelului GARCH salvate în std_resid.
  • Generează un grafic ACF al reziduurilor standardizate și setează nivelul de încredere la 0.05.