So sánh GJR-GARCH với EGARCH
Trước đó bạn đã khớp mô hình GJR-GARCH và EGARCH với chuỗi thời gian lợi nhuận Bitcoin. Trong bài tập này, bạn sẽ so sánh độ biến động có điều kiện ước tính từ hai mô hình bằng cách vẽ biểu đồ kết quả của chúng.
Độ biến động ước tính của mô hình GJR-GARCH được lưu trong gjrgm_vol, và của mô hình EGARCH được lưu trong egarch_vol. Bạn sẽ vẽ chúng cùng với các quan sát lợi nhuận Bitcoin thực tế, có thể truy cập ở cột "Return" trong bitcoin_data.
Bài tập này là một phần của khóa học
Mô hình GARCH với Python
Hướng dẫn bài tập
- Vẽ biểu đồ lợi nhuận thực tế của Bitcoin.
- Vẽ biểu đồ độ biến động ước tính của GJR-GARCH.
- Vẽ biểu đồ độ biến động ước tính của EGARCH.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Plot the actual Bitcoin returns
plt.plot(bitcoin_data['____'], color = 'grey', alpha = 0.4, label = 'Price Returns')
# Plot GJR-GARCH estimated volatility
plt.plot(____, color = 'gold', label = 'GJR-GARCH Volatility')
# Plot EGARCH estimated volatility
plt.plot(____, color = 'red', label = 'EGARCH Volatility')
plt.legend(loc = 'upper right')
plt.show()