import pandas as pd from arch import arch_model # 读取数据 data = pd.read_csv('your_data.csv') returns = data['returns'] # 拟合ARCH模型 model = arch_model(returns, vol='ARCH', p=1) model_fit = model.fit() # 输出结果 print(model_fit.summary()) 以上代码将帮助您在Python中建立ARC...
以下是一个简单的示例,展示如何使用arch_model函数。一开始,我们需要导入所需的库,并生成一些样本数据。 importnumpyasnpimportpandasaspdfromarchimportarch_modelimportmatplotlib.pyplotasplt# 设置随机种子np.random.seed(42)# 生成模拟的收益率数据returns=np.random.normal(0,1,1000)# 将数据放入 pandas DataFrame...
ArchModel+conditional_volatility+fit()+summary() 序列图 最后,这里是ARCH模型使用的序列图,展示了数据流动的顺序。 ArchModelPandasUserArchModelPandasUserLoad data from CSVPreprocess dataDefine ARCH modelFit the modelReturn fitted resultsVisualize conditional volatility 总结 通过以上步骤,你已经学会了如何使用Py...
egarch_model = arch_model(returns, vol='EGarch', p=1, q=1) tarch_model = arch_model(returns, vol='Tarch', p=1, q=1) 拟合模型 arch_fit = arch_model.fit(disp='off') garch_fit = garch_model.fit(disp='off') egarch_fit = egarch_model.fit(disp='off') tarch_fit = tarch_...
`arch`模块是`scipy`库中专门用于进行条件异方差建模的工具。它提供了一些经典的条件异方差模型,如ARCH和GARCH模型,用于对金融时间序列数据进行建模和预测。 以下是`arch`模块中一些常用的功能和方法: 1. 条件异方差模型类:`arch.Model`是`arch`模块中定义条件异方差模型的基类,用户可以通过继承这个类来定义自己的...
我正在尝试在python中使用arch模块。安装它之后,我通过执行arch_model成功地导入了fromarchimportarch_model。但是,我还需要使用其他函数,如ConstantMean,正如维护人员github 中所记录的那样。然而,当我试图导入它时,它会给出以下错误: (C:\Users\frede\anaconda3\envs\earnings_risk\lib\site-packages\arch_in ...
使用arch库中的arch_model函数来创建ARCH模型,并使用fit方法来拟合数据。最后,打印出模型的摘要信息,以查看ARCH效应是否显著。 python from arch import arch_model # 创建ARCH模型 model = arch_model(data) # 拟合模型 res = model.fit() # 打印模型摘要 print(res.summary()) 5. 分析并解释检验结果 在模...
arch.arch_model(y, x=None, mean='Constant', lags=0, vol='Garch', p=1, o=0, q=1, power=2.0, dist='Normal', hold_back=None) 各参数含义: y : 因变量。 x : 外生变量,如果没有外生变量则模型自动省略。 mean: 均值模型的名称,可选: ‘Constant’, ‘Zero’, ‘ARX’ 以及 ‘HARX...
importdatetimeasdtimportpandas_datareader.dataaswebst=dt.datetime(1990,1,1)en=dt.datetime(2014,1,1)data=web.get_data_yahoo('^FTSE',start=st,end=en)returns=100*data['Adj Close'].pct_change().dropna()fromarchimportarch_modelam=arch_model(returns)res=am.fit() ...
importdatetimeasdtimportpandas_datareader.dataaswebst=dt.datetime(1990,1,1)en=dt.datetime(2014,1,1)data=web.get_data_yahoo('^FTSE',start=st,end=en)returns=100*data['Adj Close'].pct_change().dropna()fromarchimportarch_modelam=arch_model(returns)res=am.fit() ...