Сравнение GJR-GARCH и EGARCH
Ранее вы обучили модели GJR-GARCH и EGARCH на временном ряду доходности Bitcoin. В этом упражнении вы сравните оценённую условную волатильность двух моделей, построив графики их результатов.
Оценённая волатильность модели GJR-GARCH сохранена в gjrgm_vol, а модели EGARCH — в egarch_vol. Постройте их вместе с фактическими наблюдениями доходности Bitcoin, доступными через столбец "Return" в bitcoin_data.
Это упражнение является частью курса
Модели GARCH на Python
Инструкции к упражнению
- Постройте график фактической доходности Bitcoin.
- Постройте график оценённой волатильности GJR-GARCH.
- Постройте график оценённой волатильности EGARCH.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Plot the actual Bitcoin returns
plt.plot(bitcoin_data['____'], color = 'grey', alpha = 0.4, label = 'Price Returns')
# Plot GJR-GARCH estimated volatility
plt.plot(____, color = 'gold', label = 'GJR-GARCH Volatility')
# Plot EGARCH estimated volatility
plt.plot(____, color = 'red', label = 'EGARCH Volatility')
plt.legend(loc = 'upper right')
plt.show()