arma-garch模型python代码

以下是一个简单的 arma-garch 模型的 Python 代码示例：

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：

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。

采用ARMA-GARCH模型对碳交易价格波动率进行样本内预测的python代码

ARMA-GARCH模型是一种结合自回归移动平均（ARMA）模型和广义自回归条件异方差（GARCH）模型的技术，用于捕捉金融时间序列数据中的趋势、季节性和波动性。在Python中，我们可以使用`pandas`, `statsmodels`以及`pykalman`库来构建和预测ARMA-GARCH模型。

以下是一个简单的例子，展示了如何使用` statsmodels.tsa.statespace`模块对碳交易价格波动率进行预测：

# 导入所需库
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
from statsmodels.tsa.garch import GARCH, EGARCH
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设df是包含碳交易价格的数据框，'price'列是我们关注的价格系列，'volatility'是波动率计算后的结果
data = df['price']

# 检查 Stationarity
result_adf = adfuller(data)
print(f"ADF Statistic: {result_adf[0]}")
if result_adf[1] > 0.05:  # 如果ADF统计显著，通常需要差分
    data_diff = data.diff().dropna()
else:
    data_diff = data

# 分析自相关和偏自相关图
plot_acf(data_diff)
plot_pacf(data_diff)
plt.show()

# 构建ARIMA模型
arima_model = ARIMA(data_diff, order=(p, d, q))  # 这里的(p, d, q)需要根据ACF和PACF图来选择
arima_results = arima_model.fit(disp=0)

# 计算GARCH成分
garch_model = GARCH(p, q)(arima_results.resid)
egarch_model = EGARCH(p, q)(arima_results.resid)  # 或者使用EGARCH如果需要考虑对数正态分布

# 预测波动率
forecast_volatility_arima = arima_results.forecast(steps=forecast_steps)[0]
forecast_volatility_garch = garch_model.forecast(steps=forecast_steps)[0]
forecast_volatility_egarch = egarch_model.forecast(steps=forecast_steps)[0]

# 结果展示
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(forecast_volatility_arima, label='ARIMA')
plt.plot(forecast_volatility_garch, label='GARCH')
plt.plot(forecast_volatility_egarch, label='EGARCH')
plt.legend()
plt.title('Carbon Trading Price Volatility Forecast')
plt.xlabel('Steps Ahead')
plt.ylabel('Volatility')
plt.show()