Goodness of fit measures

Python में GARCH मॉडल

Chelsea Yang

Data Science Instructor

Goodness of fit

क्या मॉडल डेटा को अच्छी तरह समझाता है?

  1. मैक्सिमम लाइकलीहुड
  2. इन्फॉर्मेशन क्राइटेरिया
Python में GARCH मॉडल

Maximum likelihood

  • माने गए मॉडल के तहत देखे गए डेटा की संभावना को अधिकतम करें
  • अधिक लाइकलीहुड वाले मॉडलों को प्राथमिकता दें
Python में GARCH मॉडल

Python में लॉग-लाइकलीहुड

  • आमतौर पर लॉग रूप में: लॉग-लाइकलीहुड

लाइकलीहुड उदाहरण

print(gm_result.loglikelihood)
Python में GARCH मॉडल

Overfitting

  • इन-सैंपल फिट अच्छा, पर आउट-ऑफ-सैंपल प्रेडिक्शन खराब
  • आमतौर पर वजह: मॉडल बहुत जटिल है
Python में GARCH मॉडल

Information criteria

  • फिट की गुणवत्ता और मॉडल जटिलता के बीच संतुलन मापता है

  • लाइकलीहुड + जटिलता पर पेनल्टी

  • AIC: Akaike's Information Criterion

  • BIC: Bayesian Information Criterion

कम सूचना माप स्कोर वाले मॉडलों को प्राथमिकता दें

Python में GARCH मॉडल

AIC बनाम BIC

  • प्रायः दोनों एक जैसे निष्कर्ष देते हैं
  • BIC मॉडल जटिलता पर अधिक कड़ी पेनल्टी लगाता है
Python में GARCH मॉडल

Python में AIC/BIC

AIC/BIC उदाहरण

print(gm_result.aic)
print(gm_result.bic)
Python में GARCH मॉडल

अभ्यास करते हैं!

Python में GARCH मॉडल

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