arma-garch模型python代码

下面是一个使用Python实现ARMA-GARCH模型的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from arch import arch_model
from statsmodels.tsa.arima_model import ARMA

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv', index_col=0, parse_dates=True)

# 计算收益率
returns = np.log(data['Close']).diff().dropna()

# 拟合ARMA模型
arma_model = ARMA(returns, order=(1, 1))
arma_result = arma_model.fit()

# 计算残差
residuals = arma_result.resid

# 拟合GARCH模型
garch_model = arch_model(residuals, p=1, q=1)
garch_result = garch_model.fit()

# 计算条件方差
cond_var = garch_result.conditional_volatility

# 可视化结果
plt.plot(cond_var)
plt.title('ARMA-GARCH Model')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Conditional Variance')
plt.show()

在这个示例中，我们首先读取了一个股票数据集，并计算了收益率。然后使用ARMA模型拟合收益率，并计算了残差。最后，使用GARCH模型拟合残差，并计算了条件方差。最终结果可视化为条件方差随时间的变化曲线。