ARCHモデルで時系列データの変動の大きさを見積もるこの記事は GMOアドマーケティング Advent Calendar 2020 4日目の記事です。 はじめ こんにちは。 GMOアドマーケティングのS.Sです。 時系列データの中には、株価のreturnデータのように変動の大きさが時間とともに変動するようなものがあります。 今回の記事ではARCHモデルを使って、時系列データの変動の大きさを見積もってみたいと思います。 データの準備 大きく株価が変動するようなイベントというと、2008年のサブプライム危機があったので、その時期の変動の大きさの変化をある程度モデルでも捉えることができればよさそうということにします。 サブプライムの直前の時期のアップルの株価データがmatplotlibのサンプルに含まれているので、以下からダウンロードします。 株価のlogarithmic differenceをとるのは大雑把に日次の変化率を計算するためです。 h
