# 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
时间: 2023-11-24 11:06:00 浏览: 41
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
```
相关问题
auto_arima函数
auto_arima函数是一个Python库pmdarima中的函数,用于自动选择ARIMA模型的参数。它使用可用的信息准则(如AIC、BIC和HQIC)自动选择最佳的ARIMA模型。auto_arima函数可以处理多种类型的时间序列,包括非平稳的、季节性的和外生变量的时间序列。它使用逐步法(stepwise)搜索最佳模型,也可以使用网格搜索(grid search)进行参数调整。该函数的常用参数包括:数据输入、AR和MA模型的起始参数、季节周期、差分阶数、信息准则和模型选择方法等。
优化这段代码import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from statsmodels.tsa.stattools import adfuller from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox from arch import arch_model from pmdarima.arima import auto_arima # 读取Excel数据 data = pd.read_excel('三个-负向标准化-二分.xlsx') data2 = pd.read_excel # 将数据转换为时间序列 data['DATE'] = pd.to_datetime(data['DATE']) # data.set_index('DATE', inplace=True) data = data['F4'] # ADF检验 ADFresult = adfuller(data) print('ADF Statistic: %f' % ADFresult[0]) print('p-value: %f' % ADFresult[1]) if ADFresult[1] > 0.05: # 进行差分 diff_data = data.diff().dropna() # 再次进行ADF检验 AADFresult = adfuller(diff_data) print('ADF Statistic after differencing: %f' % AADFresult[0]) print('p-value after differencing: %f' % AADFresult[1]) data = diff_data # Ljung-Box检验 # result = acorr_ljungbox(data, lags=10) # print('Ljung-Box Statistics: ', result[0]) # print('p-values: ', result[1]) # 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=False, d=1, D=1, trace=True, error_action='ignore', suppress_warnings=True, stepwise=True) model_resid = stepwise_model.resid() print(stepwise_model.summary()) # 计算ARIMA-GARCH组合模型的参数 model = arch_model(model_resid, mean='AR', lags=2, vol='GARCH', p=1, o=0, q=1) AGresult = model.fit(disp='off') print(AGresult.summary())
这段代码已经比较简洁,但是以下是我觉得可以进一步优化的地方:
1. 将函数封装:可以将AD检验、差分、Ljung-Box检验、选择最佳ARIMA模型和计算ARIMA-GARCH组合模型的参数这些操作封装成函数,这样可以提高代码的复用性和可读性。
2. 使用变量名:变量名应该是有意义的,这样可以提高代码的可读性。例如,可以将data改为ts_data,AADFresult改为diff_ADF_result等。
3. 移除注释:注释是很有用的,但是在代码中过多的注释会让代码难以看懂。移除一些不必要的注释可以提高代码的可读性。
4. 只保留需要的模块:在这段代码中,虽然导入了许多模块,但是实际上只使用了其中的一部分。可以只导入需要的模块,避免浪费资源。
优化后的代码如下:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller
from arch import arch_model
from pmdarima.arima import auto_arima
def adf_test(data):
"""进行ADF检验"""
result = adfuller(data)
print('ADF Statistic: %f' % result[0])
print('p-value: %f' % result[1])
if result[1] > 0.05:
# 进行差分
diff_data = data.diff().dropna()
# 再次进行ADF检验
diff_ADF_result = adfuller(diff_data)
print('ADF Statistic after differencing: %f' % diff_ADF_result[0])
print('p-value after differencing: %f' % diff_ADF_result[1])
data = diff_data
return data
def arima_model(data):
"""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=False, d=1, D=1, trace=True,
error_action='ignore', suppress_warnings=True, stepwise=True)
print(stepwise_model.summary())
return stepwise_model
def garch_model(data):
"""计算ARIMA-GARCH组合模型的参数"""
model_resid = arima_model(data).resid()
model = arch_model(model_resid, mean='AR', lags=2, vol='GARCH', p=1, o=0, q=1)
result = model.fit(disp='off')
print(result.summary())
if __name__ == '__main__':
# 读取Excel数据
ts_data = pd.read_excel('三个-负向标准化-二分.xlsx', usecols=['DATE', 'F4'])
# 将数据转换为时间序列
ts_data['DATE'] = pd.to_datetime(ts_data['DATE'])
ts_data.set_index('DATE', inplace=True)
# ADF检验
ts_data = adf_test(ts_data)
# 计算ARIMA-GARCH组合模型的参数
garch_model(ts_data)
```
优化后的代码更加简洁明了,同时也提高了可读性和可维护性。