arch_model是arch库中的一个主要函数,用于构建广义自回归条件异方差 (GARCH) 模型。GARCH 模型是一种统计模型,通常用于金融领域分析资产的波动性。它允许波动性随时间变化,并能为动态投资决策提供支持。 安装arch库 在开始之前,确保已经安装了arch库。可以使用以下命令安装: pipinstallarch 1. 基本用法 以下是一个简...
步骤1: 安装arch库 在开始之前,确保安装了arch库。可以使用以下命令在终端中安装: pipinstallarch 1. 此步骤确保 Python 环境中有可用的arch库。 步骤2: 导入所需库 接下来,在你的 Python 脚本或 Jupyter Notebook 中导入所需的库: importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromarchimportarch_...
from arch import arch_model #画图 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl %matplotlib inline #正常显示画图时出现的中文和负号 from pylab import mpl mpl.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus']=False #先定义一个画图函数,后面都会用到 def ts_...
这里我们使用ARCH包中的arch_model函数。 #将GARCH(1, 1)模型与我们模拟的EPS序列相匹配 # 我们使用arch函数 am = arch(ps) fit(dae_freq=5) summary()) GARCH 模型拟合摘要 现在让我们运行一个使用 SPY 收益的示例。过程如下: 迭代ARIMA(p, d, q) 模型的组合来拟合我们的时间序列。 根据AIC 最低的 A...
看起来我们能够恢复模拟数据的基础参数。让我们用 alpha_1 = 0.666 和 alpha_2 = -0.333 来模拟 AR(2) 过程。为此,我们使用 statsmodel 的“generate_samples()”函数。该函数允许我们模拟任意阶数的 AR 模型。 AR(2) 模拟 ALPHA_1 = 0.666 和 ALPHA_2 = -0.333 ...
显然存在着自相关,ACF和PACF的滞后期的重要性表明我们的模型需要AR和MA。让我们看看我们是否能用GARCH(1, 1)模型恢复我们的过程参数。这里我们使用ARCH包中的arch_model函数。 #将GARCH(1, 1)模型与我们模拟的EPS序列相匹配 # 我们使用arch函数 am = arch(ps) ...
Python中的ARCH包 先来看下arch包中arch_model函数各参数的含义以及模型设定方法。 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。
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特定模型。 2. ARCH模型:`arch.arch_model`是一个用于创建ARCH模型的函数。ARCH模型广泛应用于金融市场中波动率的建模,它假设波动率是过去观测值的函数。
显然存在着自相关,ACF和PACF的滞后期的重要性表明我们的模型需要AR和MA。让我们看看我们是否能用GARCH(1, 1)模型恢复我们的过程参数。这里我们使用ARCH包中的arch_model函数。 #将GARCH(1, 1)模型与我们模拟的EPS序列相匹配# 我们使用arch函数am = arch(ps)fit(dae_freq=5)summary()) ...
显然存在着自相关,ACF和PACF的滞后期的重要性表明我们的模型需要AR和MA。让我们看看我们是否能用GARCH(1, 1)模型恢复我们的过程参数。这里我们使用ARCH包中的arch_model函数。 #将GARCH(1, 1)模型与我们模拟的EPS序列相匹配# 我们使用arch函数am = arch(ps)fit(dae_freq=5)summary()) ...