GARCH族模型代码

GARCH（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）族模型是一种统计金融模型，用于描述时间序列数据中的波动率自回归特性。在Python中，常用`pandas`, `numpy`, 和 `statsmodels`库来处理这类模型。这里是一个简单的GARCH(1,1)模型的代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf
from statsmodels.tsa.garch import GARCH

# 假设你有一个名为"stock_returns"的数据列，其中包含股票收益率数据
stock_data = pd.Series(stock_returns)

# 验证数据是否平稳
result = adfuller(stock_data)
print("ADF Statistic:", result[0])
print("p-value:", result[1])

# 绘制自相关图（ACF）和偏自相关图（PACF）
plot_acf(stock_data)
plot_pacf(stock_data)

# 创建GARCH(1,1)实例
garch_model = GARCH(1, 1)

# 拟合模型
params = garch_model.fit(data=stock_data.values, method='mle')

# 获取模型参数
print("Estimated parameters:")
for param_name, param_value in params.params.items():
    print(f"{param_name}: {param_value:.4f}")

# 预测未来波动率
forecast = params.forecast(steps=10)
print("Forecasted volatility for the next 10 steps:")
print(forecast)

在这个例子中，我们首先检查数据是否平稳，然后绘制自相关图和偏自相关图来确认选择GARCH模型的合理性。接着，我们创建GARCH(1,1)模型并拟合数据，最后预测未来的波动率。