Fitting GARCH model using fixed lags
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Valutazione
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- 3-5 giorni
- Idoneità per principianti
- 25/100
Direzione di ricerca
Start by reading the existing GARCH model API and documentation to see how lag orders and fixed parameter values are handled. Done means determining whether the requested zero first volatility lag can be specified while estimating the remaining parameters, and documenting any gap in the current framework.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Is it possible to force the p in the GARCH model to be zero for the first conditional volatility lag and then estimate he rest of the parameters for the rest of the lags?
i.e I wanna be able to fit the following model to the data:
Is it possible to be done in the existing framework?
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 1.6k
- Fork
- 298
- Merge medio
- 15h 20m
- PR unite (30g)
- 101
Preparare l'ambiente
Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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