python import arch

引用提供了一个使用arch库的示例代码，用于对时间序列数据进行ADF检验。首先导入库并引入ADF和arch模块，然后设置数据并进行ADF检验。最后打印出检验结果的摘要信息。给出了arch模块的arch_model函数的参数说明。该函数用于拟合时间序列模型，并可以设置均值方程、滞后阶数、波动率模型等参数。提供了一个使用arch模块的示例代码。首先导入pandas和arch模块，然后使用arch_model函数创建模型并生成模拟数据。接着将数据设置为日期索引，再次使用arch_model函数拟合模型并进行拟合。最后使用hedgehog_plot函数绘制模型的均值方程图。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python中arch包的安装](https://blog.csdn.net/qq_54423921/article/details/129635665)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [关于Python的ARCH包（二）](https://blog.csdn.net/liuxoxo/article/details/85218135)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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