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

Bài tập

Biểu đồ ACF

Nếu một mô hình GARCH hoạt động tốt, phần dư đã chuẩn hóa sẽ không có tự tương quan. Trong bài tập này, bạn sẽ luyện cách dùng biểu đồ ACF để phát hiện tự tương quan trong dữ liệu.

Hệ số tương quan giữa hai giá trị trong một chuỗi thời gian được gọi là hàm tự tương quan (ACF), và biểu đồ ACF là cách trực quan hóa tương quan giữa các độ trễ khác nhau. Trong Python, gói statsmodels có các hàm dựng sẵn giúp bạn tạo biểu đồ ACF một cách dễ dàng.

Một mô hình GARCH đã được ước lượng với dữ liệu lợi suất S&P 500, và phần dư đã chuẩn hóa của nó đã được tính và lưu trong std_resid. Thư viện matplotlib.pyplot đã được import là plt.

Hướng dẫn

100 XP
  • Import mô-đun cần thiết để vẽ biểu đồ ACF từ gói statsmodels.
  • Vẽ phần dư đã chuẩn hóa của mô hình GARCH được lưu trong std_resid.
  • Tạo biểu đồ ACF cho phần dư đã chuẩn hóa và đặt mức tin cậy thành 0.05.