Standardize artıkların dağılımını çiz

GARCH modelleri, standardize artıkların dağılımı hakkında varsayımlar yapar. Artıkların, tahmin edilen getiriler ile ortalama getiriler arasındaki farklar olduğunu hatırla. Standardize artıklar ise, artıkların model tarafından tahmin edilen oynaklığa bölünmüş halidir.

Bu egzersizde, uyarlanmış bir GARCH modelinden standardize artıkları hesaplayacak ve ardından normal_resid adlı standart normal dağılımla birlikte histogramını çizeceksin.

Bir GARCH modeli, S&P 500 fiyat getirisi verileriyle tanımlanmış ve uyarlanmıştır. Uyarlanmış sonuca gm_result olarak erişebilirsin. Ayrıca matplotlib, plt olarak önceden yüklendi.

Bu egzersiz

Python ile GARCH Modelleri

kursunun bir parçasıdır

Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

Modelin tahmin ettiği artıkları elde et ve gm_resid içinde sakla.
Modelin tahmin ettiği oynaklığı elde et ve gm_std içinde sakla.
Standardize artıkları gm_std_resid olarak hesapla.
gm_std_resid için bir histogram çiz.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# Obtain model estimated residuals and volatility
gm_resid = gm_result.____
gm_std = gm_result.____

# Calculate the standardized residuals
gm_std_resid = ____ /____

# Plot the histogram of the standardized residuals
plt.____(____, bins = 50, 
         facecolor = 'orange', label = 'Standardized residuals')
plt.____(normal_resid, bins = 50, 
         facecolor = 'tomato', label = 'Normal residuals')
plt.legend(loc = 'upper left')
plt.show()

Kodu Düzenle ve Çalıştır