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

Bài tập

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.

Hướng dẫn

100 XP
  • Tính hệ số tương quan giữa các phần dư GARCH đã chuẩn hóa resid_eur và resid_cad.
  • Tính hiệp phương sai bằng độ biến động GARCH vol_eur, vol_cad và hệ số tương quan vừa tính ở bước trước.
  • Vẽ biểu đồ covariance đã tính.