I praktiken modelleras avkastning och volatilitet i separata processer. Vanligtvis påverkar antaganden om medelvärdet de prognostiserade avkastningarna, men har en liten inverkan på volatilitetsestimeringarna.

I den här övningen undersöker du hur GARCH-modellens medelvärdesantaganden påverkar volatilitetsestimeringarna genom att jämföra två GARCH-modeller. De har definierats med olika medelvärdesantaganden och anpassats med S&P 500-data.

Modellen med antagandet "constant mean" har resultat sparade i cmean_result och estimerad volatilitet sparad i cmean_vol. Modellen med "AR(1)", det vill säga ett autoregressivt medelvärdesantagande med en lagg, har resultat sparade i armean_result och estimerad volatilitet sparad i armean_vol. Modulerna matplotlib.pyplot och numpy har importerats som plt respektive np.

Specifikationer för medelvärdesmodell

Create Your Free Account