Dự báo với mô hình GARCH
Trước đó bạn đã triển khai một mô hình GARCH(1,1) cơ bản với gói arch của Python. Trong bài tập này, bạn sẽ thực hành tạo dự báo biến động cơ bản.
Bạn sẽ tiếp tục dùng chuỗi thời gian lợi nhuận lịch sử của S&P 500. Đầu tiên hãy định nghĩa và ước lượng mô hình GARCH(1,1) với tất cả quan sát hiện có, sau đó gọi .forecast() để tạo dự báo. Mặc định, hàm trả về ước lượng cho 1 bước phía trước. Bạn có thể dùng horizon = n để chỉ định số bước dự báo xa hơn.
Gói arch đã được tải sẵn cho bạn.
Bài tập này là một phần của khóa học
Mô hình GARCH với Python
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Specify a GARCH(1,1) model
basic_gm = ____(sp_data['Return'], p = 1, q = 1,
mean = 'constant', vol = 'GARCH', dist = 'normal')
# Fit the model
gm_result = basic_gm.____()