使用arch库中的arch_model函数定义模型。这里我们定义一个简单的ARCH(1)模型。 model=arch_model(returns,vol='ARCH',p=1)# 定义ARCH(1)模型 1. 这里vol='ARCH'指明我们使用ARCH模型,p=1表示我们希望使用1阶ARCH。 5. 拟合模型 调用模型的fit方法进行参数拟合。 model_fit=model.fit()# 拟合模型 1. 6....
步骤5: 使用参数o进行模型扩展 在GARCH 模型中,参数o用于指定模型的分布形式。例如,设置o=1表示使用正态分布,o=2表示使用学生 t 分布。下面是如何在arch_model中使用参数o的例子: # 使用学生 t 分布进行 GARCH(1, 1) 模型拟合model_t=arch_model(returns,vol='Garch',p=1,q=1,dist='students')model_f...
arch_model中参数的含义如下: mean参数:表示均值方程中u的取值类型,可以设定为“costant”表示为常数,即为待优化的参数,也可以设定为“Zero”,即直接假定为0,不需要拟合。还支持其他类型的复杂设置,默认为常数。 vol参数:包括GARCH、ARCH、EGARCH等各类GARCH模型,默认为GARCH。 p,q参数:表示模型的阶数,一般GARCH(...
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...
参数: returns(pd.Seriesornp.array):收益率序列 confidence_level(float):置信水平,取值范围在0到1之间 iterations(int):Bootstrap迭代次数 time_period (int):考虑的时间周期(例如:5天表示一周) 返回: VaR(float):在给定置信水平下一周的VaR值 """ bootstrap_VaRs=[]#存储BootstrapVaR的结果 #开始Bootst...
我在完成《Elements of Financial Risk Management (Second Edition)》课后实践习题时主要依赖的就是 arch 包,同时编写了一些自定义扩展,以实现某些目前 arch 包并不支持的模型。(项目地址:EFRMinPython) Kevin Sheppard 教授的 Python 教程也非常推荐。GARCH(1,1) 模型参数的设定...
arch_model(X, p=2, q=2, o=1,power=2.0, vol=’Garch’, dist=’StudentsT’) am = arch_model(X, p=2, q=2, o=1,power=2.0, vol=’Garch’, dist=’StudentsT’) 所有3个GARCH 模型的输出 都以表格格式显示。Ω (ω) 是白噪声,alpha和beta是模型的参数。此外, α[1] +β[1] <1 ...
defcreate_system(arch=u'i386', type=SystemType.machine, status=SystemStatus.automated, owner=None, fqdn=None, shared=True, exclude_osmajor=[], exclude_osversion=[], hypervisor=None, kernel_type=None, date_added=None, **kw):ifownerisNone: ...
`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...