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_...
开始导入数据数据预处理选择ARCH模型拟合模型模型评估结束 数据导入 首先,导入必要的库并加载数据。我们将使用Pandas库读取时间序列数据,之后使用arch库的模型进行建模。 importpandasaspdfromarchimportarch_model# 读取数据data=pd.read_csv('your_data.csv',index_col='Date',parse_dates=True)returns=100*data['Cl...
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。 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...
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...
garch_model=arch_model(returns*100,p=1,q=1) garch_fit=garch_model.fit(update_freq=5) forecast=garch_fit.forecast(start=0) #获取最后一天的预测波动率 final_volatility=np.sqrt(forecast.variance.values[-1,0]) #计算VaR VaR6=norm.ppf(0.05)*final_volatility*np.sqrt(5)/100#5天,95%置信度...
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。
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) ...
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) ...
首先,时间序列动态结构的派生类负责根据自身的结构拆解出残差项(时间序列动态结构的基类是 ARCHModel),残差项再由波动率模型和随机项分布配合计算出模型的对数似然函数(这是策略模式部分),最后对数似然函数在基类 ARCHModel 的fit 方法中作为优化的对象,进而计算出所有模型参数(典型的模板方法模式案例,派生类提供特定...
from arch import arch_model ``` 2. 读取数据 接下来,我们需要读取用于建立E-GARCH模型的金融时间序列数据。 ```python data = pd.read_csv('financial_data.csv', index_col='Date', parse_dates=True) returns = data['Return'] ``` 3. 建立E-GARCH模型 使用arch库中的arch_model函数可以很方便地...