garch模型估计波动率的代码

以下是使用Python中的statsmodels包估计GARCH模型的代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.api as sm
from statsmodels.tsa.stattools import acf, pacf
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
from statsmodels.tsa.statespace.sarimax import SARIMAX
from arch import arch_model

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv', index_col=0, parse_dates=True)
returns = df.pct_change().dropna()
# 设置GARCH模型
am = arch_model(returns, vol='GARCH', p=1, o=0, q=1, dist='normal')
# 估计GARCH模型
res = am.fit()
# 打印模型概要
print(res.summary())
# 预测波动率
forecast = res.forecast(horizon=5)
print(forecast.mean.iloc[-1])

在上述代码中，我们首先读取了时间序列数据，并将其转换为收益率序列。然后，我们使用arch_model函数定义了一个GARCH(1,1)模型，并使用fit方法估计了模型参数。最后，我们使用forecast方法预测了未来5个时间点的波动率，并打印了最后一个时间点的预测值。