model_garch = arch_model(df['Close'], vol='GARCH', p=1, q=1) model_garch_fit = model_garch.fit()
时间: 2024-06-02 22:12:13 浏览: 10
这段代码是在使用 Python 的 arch 包中的 arch_model 函数构建了一个 GARCH 模型,并对模型进行了拟合。
其中,第一个参数是你要拟合的时间序列数据,这里是 df['Close'],表示收盘价的时间序列数据。
vol='GARCH' 表示你要拟合的是 GARCH 模型,p=1 和 q=1 分别表示 GARCH 模型中的 AR 和 MA 阶数。
最后,model_garch_fit = model_garch.fit() 是在对模型进行拟合,将拟合结果保存在 model_garch_fit 变量中。
相关问题
am_garch = arch_model(r, mean='constant', vol='garch', p=1, q=1, dist='normal') 参数的含义
在使用arch_model函数时,可以指定不同的参数来拟合不同的ARCH模型。以下是am_garch = arch_model(r, mean='constant', vol='garch', p=1, q=1, dist='normal')函数中各参数的含义:
- r:要拟合的时间序列数据。
- mean:均值模型。可以选择"constant"(常数)、"zero"(零均值)或"AR"(自回归)。
- vol:波动率模型。可以选择"garch"(广义自回归条件异方差模型)或"arch"(自回归条件异方差模型)。
- p:GARCH模型中的自回归项数目。
- q:GARCH模型中的移动平均项数目。
- dist:残差分布。可以选择"normal"(正态分布)、"t"(t分布)或"skewt"(偏态t分布)。
在上述参数中,mean、vol和dist的选项不止上述提到的选项,具体可以参考arch_model函数文档。
# 使用auto_arima函数选择最佳ARIMA模型 stepwise_model = auto_arima(data, start_p=0, start_q=0, max_p=15, max_q=15, start_P=0, seasonal=True, d=1, D=1, max_P=15, max_Q=15, trace=True, error_action='ignore', suppress_warnings=True, stepwise=False, max_order=None) model_resid = stepwise_model.resid() print(stepwise_model.summary()) model = arch_model(model_resid, mean='AR', lags=2, vol='GARCH', o=0) # 使用 auto_arima 函数自动确定 p 和 q 的值 stepwise_fit = auto_arima(model_resid, start_p=0, start_q=0, max_p=15, max_q=15, start_P=0, seasonal=True, max_P=15, max_Q=15, d=1, D=1, trace=True, error_action='ignore', suppress_warnings=True, stepwise=False, max_order=None) # 根据自动确定的 p 和 q 的值来拟合模型 model = arch_model(model_resid, mean='AR', lags=2, vol='GARCH', p=stepwise_fit.order[1], q=stepwise_fit.order[2], o=0) AGresult = model.fit(disp='off') print(AGresult.summary())后面加上得到标准化残差的代码
如果你想得到标准化残差,可以在自动选择 ARIMA 模型之后,使用 `stepwise_model.predict_in_sample()` 得到模型的预测值,然后用 `model_resid` 减去预测值,再除以模型的标准差 `AGresult.conditional_volatility`,即可得到标准化残差。示例代码如下:
```
# 得到模型的预测值
forecast = stepwise_model.predict_in_sample()
# 计算标准化残差
standardized_resid = (model_resid - forecast) / AGresult.conditional_volatility
```