Tính hiệp phương sai GARCH
Hiệp phương sai mô tả mức độ cùng biến động giữa hai chuỗi lợi nhuận giá. Nhớ rằng hiệp phương sai động có thể được tính bằng ρ * σ1 * σ2, trong đó σ1, σ2 là ước lượng độ biến động từ các mô hình GARCH, và ρ là hệ số tương quan đơn giản giữa các phần dư GARCH đã chuẩn hóa.
Trong bài tập này, bạn sẽ luyện tập tính hiệp phương sai động với các mô hình GARCH. Cụ thể, bạn sẽ dùng hai chuỗi thời gian ngoại hối: EUR/USD và USD/CAD (hiển thị trong biểu đồ). Lợi nhuận giá của chúng đã được fit bằng hai mô hình GARCH, và các ước lượng độ biến động được lưu trong vol_eur và vol_cad. Ngoài ra, các phần dư đã chuẩn hóa của chúng lần lượt được lưu trong resid_eur và resid_cad. Thêm nữa, gói numpy đã được nhập với bí danh np.
Bài tập này là một phần của khóa học
Mô hình GARCH với Python
Hướng dẫn bài tập
- Tính hệ số tương quan giữa các phần dư GARCH đã chuẩn hóa
resid_eurvàresid_cad. - Tính hiệp phương sai bằng độ biến động GARCH
vol_eur,vol_cadvà hệ số tương quan vừa tính ở bước trước. - Vẽ biểu đồ
covarianceđã tính.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Calculate correlation
corr = np.____(____, ____)[0,1]
print('Correlation: ', corr)
# Calculate GARCH covariance
covariance = ____ * ____ * ____
# Plot the data
plt.plot(____, color = 'gold')
plt.title('GARCH Covariance')
plt.show()