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Curso

Modelos GARCH en Python

IntermedioNivel de habilidad

Actualizado 6/2022

Aprende sobre los modelos GARCH, cómo implementarlos y calibrarlos en datos financieros, desde acciones hasta divisas.

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PythonApplied Finance

4 h

15 vídeos

54 Ejercicios

3,950 XP

10,603

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Descripción del curso

La volatilidad es un concepto esencial en finanzas, por lo que los modelos GARCH en Python son una opción popular para pronosticar cambios en la varianza, especialmente al trabajar con series temporales dependientes del tiempo. En este curso verás cómo y cuándo implementar modelos GARCH, cómo especificar los supuestos del modelo y cómo hacer previsiones de volatilidad y evaluar el rendimiento del modelo. Usando datos reales, incluidos los precios históricos de las acciones de Tesla, adquirirás experiencia práctica para cuantificar mejor los riesgos de una cartera mediante cálculos de Value-at-Risk, covarianza y Beta de acciones. También aplicarás lo aprendido a una amplia gama de activos —incluidas acciones, índices, criptomonedas y divisas—, preparándote para utilizar modelos GARCH por tu cuenta.

Requisitos previos

Time Series Analysis in Python

1

Fundamentos de los modelos GARCH

¿Qué son los modelos GARCH, para qué se usan y cómo puedes implementarlos en Python? Al terminar este primer capítulo, podrás responder con confianza a todas estas preguntas.

¿Por qué necesitamos modelos GARCH?

Entender la volatilidad

Observa el agrupamiento de volatilidad

Calcular la volatilidad

Qué son ARCH y GARCH

Repasa los conceptos básicos de GARCH

Simula series ARCH y GARCH

Observa el impacto de los parámetros del modelo

Cómo implementar modelos GARCH en Python

Revisa la documentación de "arch"

Implementa un modelo GARCH básico

Haz un pronóstico con modelos GARCH

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2

Configuración de modelos GARCH

Un modelo GARCH normal no representa bien los datos financieros reales, cuyas distribuciones suelen mostrar colas gruesas, asimetría y choques asimétricos. En este capítulo, aprenderás a definir mejores modelos GARCH con supuestos más realistas. También aprenderás a hacer previsiones de volatilidad más sofisticadas con enfoques de ventana móvil.

Supuestos de distribución

Colas gruesas y asimetría

Representa la distribución de los residuos estandarizados

Ajusta un GARCH con distribución t asimétrica

Especificaciones del modelo de la media

Comprueba los supuestos del modelo de la media

Efecto del modelo de media en las predicciones de volatilidad

Modelos de volatilidad para choques asimétricos

Modelización de respuestas asimétricas de la volatilidad

Ajusta modelos GARCH a criptomonedas

Compara GJR-GARCH con EGARCH

Pronóstico con ventana deslizante de GARCH

Por qué usar un pronóstico con ventana deslizante

Pronóstico con ventana rodante fija

Compara los resultados del pronóstico

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3

Evaluación del rendimiento del modelo

Este capítulo te presenta el principio KISS del modelado en data science. Aprenderás a usar valores p y estadísticas t para simplificar la configuración del modelo, a usar el gráfico ACF y la prueba de Ljung-Box para verificar los supuestos del modelo, y a usar la verosimilitud y criterios de información para la selección de modelos.

Prueba de significación de los parámetros del modelo

Keep it simple stupid

Simplifica el modelo con p-values

Simplifica el modelo con estadísticas t

Validación de los supuestos del modelo GARCH

Detectar autocorrelaciones

Gráfico ACF

Prueba de Ljung-Box

Medidas de bondad de ajuste

Conceptos básicos de goodness of fit

Elige un ganador según la log-verosimilitud

Elige un ganador según AIC/BIC

Backtesting del modelo GARCH

Fundamentos del backtesting

Backtesting con MAE y MSE

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4

GARCH en acción

En este capítulo final, aprenderás a aplicar los modelos GARCH que has visto a escenarios prácticos del mundo financiero. Desarrollarás tus habilidades al familiarizarte con el VaR en la gestión del riesgo, la covarianza dinámica en la asignación de activos y la Beta dinámica en la gestión de carteras.

VaR en la gestión del riesgo financiero

Concepto de VaR

Calcula el VaR paramétrico

Calcular el VaR empírico

Covarianza dinámica en la optimización de carteras

Concepto de covarianza

Calcular la covarianza GARCH

Calcula la varianza dinámica de la cartera

Beta dinámico en la gestión de carteras

Concepto de Beta

Calcula el Beta dinámico de la acción

¡Enhorabuena!

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