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

Bài tập

Ảnh hưởng của mô hình trung bình lên dự báo biến động

Trong thực tế, lợi nhuận và biến động được mô hình hóa bằng các quá trình riêng biệt. Thông thường, các giả định về trung bình ảnh hưởng đến lợi nhuận dự báo, nhưng chỉ tác động nhỏ đến ước lượng biến động.

Trong bài tập này, bạn sẽ xem xét tác động của các giả định về trung bình trong mô hình GARCH lên ước lượng biến động bằng cách so sánh hai mô hình GARCH. Chúng được định nghĩa với các giả định trung bình khác nhau và đã được fit bằng dữ liệu S&P 500.

Mô hình với giả định "constant mean" có kết quả lưu trong cmean_result, và biến động ước lượng lưu trong cmean_vol. Mô hình với giả định trung bình "AR(1)" hay tự hồi quy bậc 1 có kết quả lưu trong armean_result, và biến động ước lượng lưu trong armean_vol. Các mô-đun matplotlib.pyplot và numpy đã được import lần lượt là plt và np.

Hướng dẫn

100 XP
  • In ra và xem lại tóm tắt kết quả fit mô hình của cmean_result và armean_result.
  • Vẽ đồ thị biến động ước lượng cmean_vol và armean_vol từ cả hai mô hình.
  • Dùng hàm .corrcoef() từ gói numpy để tính hệ số tương quan.