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

Bài tập

Ước lượng mô hình GARCH cho tiền mã hóa

Thị trường tài chính thường phản ứng rất khác nhau trước các cú sốc tin tức tích cực và tiêu cực; một ví dụ là những biến động mạnh đã thấy ở thị trường tiền mã hóa trong những năm gần đây.

Trong bài tập này, bạn sẽ lần lượt triển khai mô hình GJR-GARCH và EGARCH trong Python — những lựa chọn phổ biến để mô hình hóa phản ứng bất đối xứng của độ biến động. Bạn sẽ làm việc với bộ dữ liệu tiền mã hóa bitcoin_data, gồm hai cột: giá "Close" và "Return".

Bộ dữ liệu bitcoin_data đã được nạp sẵn cho bạn, và giá lịch sử trong cột "Close" đã được vẽ biểu đồ.

Hướng dẫn 1/2

undefined XP
  • 1
    • Định nghĩa mô hình GJR-GARCH là gjr_gm.
    • In và xem phần tóm tắt ước lượng của gjrgm_result.
  • 2
    • Định nghĩa mô hình EGARCH là egarch_gm.
    • In và xem phần tóm tắt ước lượng của egarch_result.