arma-garch模型python代码
时间: 2023-03-25 12:03:43 浏览: 158
以下是一个简单的 arma-garch 模型的 Python 代码示例:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from arch import arch_model
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv', index_col='Date', parse_dates=True)
# 定义 ARMA-GARCH 模型
model = arch_model(data['Returns'], mean='ARMA', lags=2, vol='GARCH', p=1, q=1)
# 拟合模型
results = model.fit()
# 打印模型摘要
print(results.summary())
# 绘制波动率预测图
fig = results.plot()
plt.show()
```
注意,这只是一个简单的示例,实际应用中需要根据具体情况进行调整和优化。
相关问题
ARMA - GJR - GARCH 模型的python代码
下面是ARMA-GJR-GARCH模型的Python代码示例:
```python
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
# 导入数据
data = pd.read_csv('data.csv', index_col='Date', parse_dates=True)
# 拆分训练集和测试集
train_data = data[:'2019']
test_data = data['2019':]
# 拟合ARMA模型
arma_model = ARMA(train_data, order=(1, 1))
arma_result = arma_model.fit()
# 计算残差
residuals = arma_result.resid
# 拟合GJR-GARCH模型
gjr_garch_model = arch_model(residuals, p=1, o=1, q=1, power=1.0, dist='normal')
gjr_garch_result = gjr_garch_model.fit()
# 预测测试集
forecast = gjr_garch_result.forecast(horizon=len(test_data))
# 计算均方误差
mse = np.mean((forecast.mean['h.1'] - test_data) ** 2)
# 绘制预测结果
plt.plot(data.index, data.values, label='Actual')
plt.plot(forecast.mean.index, forecast.mean['h.1'].values, label='Predicted')
plt.legend()
plt.show()
```
说明:
1. 使用了Pandas、NumPy、Matplotlib、Arch和Statsmodels库;
2. 数据存储在名为“data.csv”的文件中,需要根据实际情况进行修改;
3. 首先将数据拆分为训练集和测试集,然后拟合ARMA模型,并计算出残差;
4. 使用拟合的残差拟合GJR-GARCH模型,并预测测试集;
5. 计算预测结果的均方误差,并进行绘图。
ARMA - GJR - GARCH 建模后的模型系数怎么得到的
ARMA-GJR-GARCH模型的系数是通过最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation, MLE)算法来估计得到的。具体的步骤是:
1. 使用ARMA模型对时间序列进行拟合,得到残差序列;
2. 使用GJR-GARCH模型来对残差序列进行拟合,得到模型的参数;
3. 使用MLE算法来最大化似然函数,从而得到最优的模型系数。
在Python中,可以使用Arch库中的`fit()`函数来实现这一步骤。该函数会返回一个结果对象`result`,其中包含了模型的系数等信息。下面是示例代码:
```python
from arch import arch_model
from statsmodels.tsa.arima_model import ARMA
# 导入数据
data = pd.read_csv('data.csv', index_col='Date', parse_dates=True)
# 拆分训练集和测试集
train_data = data[:'2019']
test_data = data['2019':]
# 拟合ARMA模型
arma_model = ARMA(train_data, order=(1, 1))
arma_result = arma_model.fit()
# 计算残差
residuals = arma_result.resid
# 拟合GJR-GARCH模型
gjr_garch_model = arch_model(residuals, p=1, o=1, q=1, power=1.0, dist='normal')
gjr_garch_result = gjr_garch_model.fit()
# 输出模型系数
print(gjr_garch_result.params)
```
注意,该函数返回的系数包括了GJR-GARCH模型中的所有参数,例如ARCH项、GARCH项、杠杆效应等,因此需要根据具体的模型类型和参数设置来解读结果。