Eğri t-dağılımlı bir GARCH uydur
GARCH modellerinde standartlaştırılmış artıklar için varsayılan normal dağılım kabulü, gerçek finans dünyasını iyi yansıtmaz. Finansal getiri verilerinde sık sık kalın kuyruklar ve çarpıklık görülür.
Bu egzersizde, eğri (skewed) Student'ın t-dağılımı varsayımı kullanarak GARCH modelini iyileştireceksin. Ayrıca, modeli normal dağılım varsayımıyla kurduğunda elde edilen oynaklıkla karşılaştırmak için ikisini birlikte çizdirerek kıyaslayacaksın.
Varsayılan normal dağılım varsayımıyla bir GARCH modeli senin için uyduruldu ve onun oynaklık tahmini normal_vol içinde kaydedildi.
Bu egzersiz
Python ile GARCH Modelleri
kursunun bir parçasıdırUygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
# Specify GARCH model assumptions
skewt_gm = arch_model(sp_data['Return'], p = 1, q = 1, mean = 'constant', vol = 'GARCH', ____ = '____')
# Fit the model
skewt_result = skewt_gm.____()