GARCH model varsayımlarının doğrulanması

Python ile GARCH Modelleri

Chelsea Yang

Data Science Instructor

Görsel kontrol

Ham getiri verisi

Standartlaştırılmış artıklar

Bir değişkenin belirli bir gecikmeyle kendisiyle korelasyonunu açıklar
Standartlaştırılmış artıklardaki otokorelasyon, modelin sağlam olmayabileceğini gösterir

Otokorelasyonu saptamak için:

ACF grafiği

Grafikteki kırmızı alan güven düzeyini gösterir (alfa = %5)

from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf

plot_acf(my_data, alpha = 0.05)

Bir zaman serisinin bir grup otokorelasyonunun sıfırdan farklı olup olmadığını test eder
H0: veriler bağımsız dağılmıştır
P-değeri < %5: model sağlam değildir

# Import the Python module
from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox

# Perform the Ljung-Box test
lb_test = acorr_ljungbox(std_resid , lags = 10)

# Check p-values
print('P-values are: ', lb_test[1])

Python ile GARCH Modelleri