Сравнение результатов прогнозирования
Разные подходы к скользящему окну могут давать разные результаты прогнозирования. В этом упражнении давайте рассмотрим их подробнее, сравнив полученные прогнозы.
Сначала вы воспользуетесь моделью GARCH, чтобы спрогнозировать волатильность доходности Bitcoin с помощью расширяющегося окна и фиксированного скользящего окна. Затем вы отобразите оба результата на одном графике, чтобы наглядно увидеть разницу.
Набор данных по Bitcoin предварительно загружен в bitcoin_data — обратите внимание на столбцы 'Close' и 'Return'. Прогноз дисперсии, полученный с помощью расширяющегося окна, сохранён в variance_expandwin, а с помощью фиксированного скользящего окна — в variance_fixedwin.
Это упражнение является частью курса
Модели GARCH на Python
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Print top 5 rows of variance forecast with an expanding window
print(____.____())
# Print top 5 rows of variance forecast with a fixed rolling window
print(____.____())