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Curso

Modelos GARCH em Python

IntermediárioNível de habilidade

Atualizado 06/2022

Aprenda sobre modelos GARCH, como implementá-los e calibrá-los com dados financeiros, desde ações até câmbio.

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PythonApplied Finance

4 h

15 vídeos

54 Exercícios

3,950 XP

10,603

Declaração de realização

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Descrição do curso

A volatilidade é um conceito essencial em finanças, por isso os modelos GARCH em Python são uma escolha popular para prever mudanças na variância, especialmente ao trabalhar com séries temporais que dependem do tempo. Neste curso, você vai aprender como e quando implementar modelos GARCH, como especificar as suposições do modelo e como fazer previsões de volatilidade e avaliar o desempenho do modelo. Usando dados do mundo real, incluindo preços históricos das ações da Tesla, você terá experiência prática de como quantificar melhor os riscos de portfólio, por meio de cálculos de Value-at-Risk, covariância e Beta de ações. Você também vai aplicar o que aprendeu a uma ampla variedade de ativos, incluindo ações, índices, criptomoedas e câmbio, preparando você para usar modelos GARCH na prática.

Pré-requisitos

Time Series Analysis in Python

1

Fundamentos do Modelo GARCH

O que são modelos GARCH, para que servem e como você pode implementá-los em Python? Ao concluir este primeiro capítulo, você será capaz de responder com segurança a todas essas perguntas.

Por que precisamos de modelos GARCH

Entenda a volatilidade

Observe o agrupamento de volatilidade

Calcular a volatilidade

O que são ARCH e GARCH

Revisar o básico de modelos GARCH

Simular séries ARCH e GARCH

Observe o impacto dos parâmetros do modelo

Como implementar modelos GARCH em Python

Revise a documentação do "arch"

Implemente um modelo GARCH básico

Fazer previsões com modelos GARCH

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2

Configuração do Modelo GARCH

Um modelo GARCH normal não representa bem os dados financeiros reais, cujas distribuições frequentemente exibem caudas pesadas, assimetria e choques assimétricos. Neste capítulo, você vai aprender a definir modelos GARCH melhores, com suposições mais realistas. Você também vai aprender a fazer previsões de volatilidade mais sofisticadas com abordagens de janela móvel (rolling window).

Hipóteses de distribuição

Caudas pesadas e assimetria

Plotar a distribuição dos resíduos padronizados

Ajuste um GARCH com distribuição t assimétrica

Especificações do modelo de média

Verificar as suposições do modelo de média

Efeito do modelo de média nas previsões de volatilidade

Modelos de volatilidade para choques assimétricos

Modelagem de respostas assimétricas da volatilidade

Ajuste modelos GARCH para criptomoedas

Compare GJR-GARCH com EGARCH

Previsão GARCH com janela móvel

Por que usar forecast com janela móvel

Previsão com janela móvel fixa

Compare os resultados das previsões

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3

Avaliação do Desempenho do Modelo

Este capítulo apresenta o princípio KISS de modelagem em ciência de dados. Você vai aprender a usar valores de p e estatísticas t para simplificar a configuração do modelo, usar o gráfico ACF e o teste de Ljung-Box para verificar as suposições do modelo e utilizar verossimilhança e critérios de informação para seleção de modelos.

Teste de significância dos parâmetros do modelo

Keep it simple stupid

Simplifique o modelo com p-values

Simplifique o modelo com estatísticas t

Validação dos pressupostos do modelo GARCH

Detectar autocorrelações

Gráfico ACF

Teste de Ljung-Box

Medidas de qualidade de ajuste

Noções básicas de qualidade do ajuste

Escolha o vencedor com base na log-verossimilhança

Escolha o melhor modelo com base em AIC/BIC

Backtesting de modelo GARCH

Noções básicas de backtesting

Backtesting com MAE e MSE

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4

GARCH na Prática

Neste capítulo final, você vai aprender a aplicar os modelos GARCH que estudou anteriormente a cenários práticos do mundo financeiro. Você vai desenvolver suas habilidades à medida que se familiariza com VaR em gerenciamento de risco, covariância dinâmica em alocação de ativos e Beta dinâmico em gestão de portfólio.

VaR na gestão de risco financeiro

Conceito de VaR

Calcular VaR paramétrico

Calcular o VaR empírico

Covariância dinâmica na otimização de portfólio

Conceito de covariância

Calcular a covariância GARCH

Calcule a variância dinâmica da carteira

Beta dinâmico no gerenciamento de portfólio

Conceito de Beta

Calcule o Beta dinâmico da ação

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