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Gratis Corso

Modelli GARCH in Python

IntermedioLivello di competenza
Aggiornato 06/2022
Scopri i modelli GARCH, come usarli e calibrarli sui dati finanziari, dalle azioni al cambio valuta.
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PythonApplied Finance
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54 Esercizi
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Descrizione del corso

La volatilità è un concetto fondamentale in finanza, motivo per cui i modelli GARCH in Python sono una scelta molto diffusa per prevedere le variazioni della varianza, soprattutto quando si lavora con serie temporali dipendenti dal tempo. In questo corso vedrai come e quando implementare i modelli GARCH, come definire le ipotesi del modello, come fare previsioni di volatilità e come valutarne le prestazioni. Utilizzando dati reali, tra cui i prezzi storici delle azioni Tesla, farai pratica su come quantificare meglio i rischi di portafoglio tramite il calcolo del Value-at-Risk, della covarianza e del Beta azionario. Metterai inoltre in pratica ciò che hai imparato su un’ampia gamma di asset, tra cui azioni, indici, criptovalute e valute estere, preparandoti a utilizzare i modelli GARCH.

Prerequisiti

Time Series Analysis in Python
1

GARCH Model Fundamentals

What are GARCH models, what are they used for, and how can you implement them in Python? After completing this first chapter you’ll be able to confidently answer all these questions.
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2

GARCH Model Configuration

A normal GARCH model is not representative of the real financial data, whose distributions frequently exhibit fat tails, skewness, and asymmetric shocks. In this chapter, you’ll learn how to define better GARCH models with more realistic assumptions. You’ll also learn how to make more sophisticated volatility forecasts with rolling window approaches.
Inizia Il Capitolo
3

Model Performance Evaluation

This chapter introduces you to the KISS principle of data science modeling. You’ll learn how to use p-values and t-statistics to simplify model configuration, use ACF plot, Ljung-Box test to verify model assumptions and use likelihood and information criteria for model selection.
Inizia Il Capitolo
4

GARCH in Action

In this final chapter, you’ll learn how to apply the GARCH models you’ve previously learned to practical financial world scenarios. You’ll develop your skills as you become more familiar with VaR in risk management, dynamic covariance in asset allocation, and dynamic Beta in portfolio management.
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