1. Learn
    2. /
  2. Курси
    3. /
  3. Моделі GARCH у Python
Connected

Вправа

Обрати переможця за лог-правдоподібністю

У цій вправі ви потренуєтеся використовувати лог-правдоподібність, щоб обрати модель з найкращим узгодженням із даними.

Моделі GARCH оцінюють параметри методом максимальної правдоподібності. Загалом чим більша лог-правдоподібність, тим краща модель, адже це означає вищу ймовірність спостерігати отримані вами дані.

Дві моделі GARCH з різними припущеннями щодо розподілу визначено та оцінено на даних дохідностей S&P 500. Модель з нормальним розподілом збережено в normal_result, а модель з асиметричним розподілом Стьюдента (skewed Student's t) — у skewt_result.

Інструкції 1/2

undefined XP
    1
    2
  • Виведіть і перегляньте підсумки оцінювання моделей у normal_result та skewt_result відповідно.
  • Виведіть значення лог-правдоподібності у normal_result та skewt_result відповідно.