结果总与数据输入行相同;无预测值由nan填充(注:即空值). 1.3.5 结果类 classarch.univariate.base.ARCHModelForecast(index,mean,variance,residual_variance,simulated_paths=None,simulated_variances=None,simulated_residual_variances=None,simulated_residuals=None,align='origin')[source] 基于ARCH模型的预测容器。
用ARCH MODEL 预测 volatilityCFA III Derivative 请问老师,ηt代表未预期到的收益,ηt^2代表未预期到的收益的方差,对吧? 那这个shock,等于是用一个未预期的方差 减去 过去的方差, 理解上有点怪怪的。 按道理,应该是今天的方差,减去昨天的方差,把这个差值算做shock才对。 用今天的未预期到的收益的方差,减...
通过ARCH MODEL 预测风险CFA III Capital Market Expectations 请看 计算公式 “1.计算...”, 等式的左边为“当下的收益率的方差”, 最右边括号里面的ηt^2也是”当下的收益率的方差”,那岂不是等式的两边均有“当下的收益率的方差”???既然概念一样,那为什么不用相同的符号呢?添加评论 0 0 2 个答案 ...
在统计学和金融领域,波动性模型 (Volatility Models) 是一类重要的工具,用于描述和预测时间序列数据中的波动性。Python 的arch库中的arch_model函数,提供了简单易用的方法来构建和估计这类模型。本文将对此进行探讨,并通过代码示例进行说明。 什么是arch_model? arch_model是arch库中的一个主要函数,用于构建广义自回...
α+β表示均值复归的速度,当γ越大或α+β越小时,均值复归的速度越快。在实际操作中,GARCH(1,1)模型的预测效果较好。 Python案例分析:同上案例。采用GARCH模型预测波动率。 #建立GARCH(1,1)模型garch=arch_model(y=SH_log,mean='Constant',lags=0,vol='GARCH',p=1,o=0,q=1,dist='normal')garchmodel...
Model Comparison（模型比较）：不同形式的ARCH模型可能会对同一个数据集产生不同的拟合度和预测能力。因此，在使用ARCH模型时，我们需要比较不同模型的优劣。例如，可以通过信息准则或者残差均方根误差等指标来评估不同模型之间的表现。总之，以上是几种常见的判断ARCH模型估计结果的方法，但需要注意的是，...
arch_model(my_data, p = 1, q = 1, mean ='AR' , lags = 1, vol ='GARCH') 还有就是非对称模型。-》用EGARCH 预测一些Tips: 可以用rolling window,两种, 一种是多加一个数据,我就多用一个,也叫做Expanding Window Forecast: 另外一个是Fixed window forecast, 比如不用所有历史数据,而用最近100...
Keywords:Volatility;ARCHmodel;volume;impliedvolatility 0引言 收益与风险是金融研究的两大主要课题,对风险的预测在金融投资实务和理论研究中都 起着至关重要的作用。而资产波动率在金融风险管理中扮演着极为重要的角色,所以对影响 波动率的各种因素的研究在金融中也起到同样重要的意义。因为成交量是影响波动率的重要 ...
arch_model函数返回的ARCHModelResults类实例中还包括了一些用于拟合数据的信息,例如残差、拟合值和标准化残差等。这些数据可以用来评估模型的预测能力和鲁棒性,例如可以将拟合值和实际观测值进行对比,来评估模型对未来数据的预测能力。 总体来说,arch_model函数的返回值包含了可以用来评估ARCH模型的多种信息,包括参数估计...