ARCH ve GARCH serilerini simüle et
Bu egzersizde, önceden tanımlanmış simulate_GARCH(n, omega, alpha, beta = 0) fonksiyonunu kullanarak sırasıyla bir ARCH(1) ve bir GARCH(1,1) zaman serisi simüle edeceksin.
ARCH(1) ile GARCH(1,1) modelinin farkını hatırla: GARCH modelinde, gecikme-1 artık karesini çarpan otoregresif \(\alpha\) bileşenine ek olarak, gecikme-1 varyansını çarpan bir hareketli ortalama \(\beta\) bileşeni bulunur.
Önceden tanımlanmış fonksiyon, belirttiğin n (simülasyon sayısı), omega, alpha ve varsayılan olarak 0 olan beta değerlerine göre bir ARCH/GARCH serisi simüle eder. Simüle edilmiş artıkları ve varyansları döndürür. Ardından, ARCH ve GARCH süreçlerinden gelen simüle edilmiş varyansları çizecek ve gözlemleyeceksin.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile GARCH Modelleri
Egzersiz talimatları
omega= 0.1,alpha= 0.7 ile bir ARCH(1) süreci simüle et.omega= 0.1,alpha= 0.7 vebeta= 0.1 ile bir GARCH(1,1) süreci simüle et.- Sırasıyla simüle edilen ARCH varyanslarını ve GARCH varyanslarını çiz.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Simulate a ARCH(1) series
arch_resid, arch_variance = simulate_GARCH(n= 200,
omega = ____, alpha = ____)
# Simulate a GARCH(1,1) series
garch_resid, garch_variance = simulate_GARCH(n= 200,
omega = ____, alpha = ____,
beta = ____)
# Plot the ARCH variance
plt.plot(____, color = 'red', label = 'ARCH Variance')
# Plot the GARCH variance
plt.plot(____, color = 'orange', label = 'GARCH Variance')
plt.legend()
plt.show()