1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Mô hình GARCH với Python
Connected

Bài tập

Tính VaR tham số

Trong bài tập này, bạn sẽ luyện ước lượng VaR hằng ngày ở mức 5% theo cách tiếp cận tham số.

Nhớ rằng có ba bước để ước lượng VaR hướng tới tương lai. Bước 1: dùng mô hình GARCH để dự báo phương sai. Bước 2: lấy mean và volatility nhìn về phía trước từ GARCH. Bước 3: tính phân vị theo mức độ tin cậy đã cho. Cách tiếp cận tham số ước lượng các phân vị dựa trên giả định về phân phối.

Một mô hình GARCH đã được khớp với dữ liệu lợi nhuận lịch sử của Bitcoin đến ngày 1/1/2019, sau đó tạo ra dự báo mean và phương sai, lần lượt lưu trong mean_forecast và variance_forecast. Mô hình GARCH giả định phân phối Student's t, và \(\nu\) (bậc tự do) được lưu trong nu.

Hướng dẫn

100 XP
  • Tính phân vị 0,05 từ phân phối Student's t giả định.
  • Tính VaR dùng mean_forecast, variance_forecast từ mô hình GARCH và phân vị ở bước trước.