myspec1=ugarchspec(variance.model = list(model = "sGARCH", garchOrder = c(1, 1)), mean.model = list(armaOrder = c(2,2,0),archm=T), distribution.model = "sstd") myfit1=ugarchfit(myspec1,data = train_data)myspec1=ugarchspec(variance.model = list(model = "sGARCH", garchOrder = c(1, 1)), mean.model = list(armaOrder = c(2,2,0),archm=T), distribution.model = "sstd") myfit1=ugarchfit(myspec1,data = train_data)代码解读

时间: 2024-04-28 16:20:16 浏览: 8
这段代码是使用R语言中的rugarch包来构建和拟合一个波动率模型。具体来说,首先使用ugarchspec函数定义一个GARCH模型的参数规范,其中variance.model指定方差模型为sGARCH,garchOrder为GARCH阶数为1,mean.model指定均值模型为ARMA(2,2)加上ARCH模型,distribution.model指定误差项服从标准正态分布。然后使用ugarchfit函数基于该规范对训练数据train_data进行模型拟合,得到拟合结果myfit1。这段代码中的重复部分可能是出于复制粘贴导致的。
相关问题

ugarchspec(variance.model = list(model = "sGARCH", garchOrder = c(1,1)), mean.model = list(armaOrder = c(1,1)), distribution.model = "norm")代码解读

这段代码是用来指定GARCH模型的参数,其中: - variance.model:是用来指定方差模型的参数,其中model = "sGARCH"表示使用对称GARCH模型,garchOrder = c(1,1)表示GARCH模型中ARCH和GARCH项的阶数均为1。 - mean.model:是用来指定均值模型的参数,其中armaOrder = c(1,1)表示使用ARMA模型,阶数均为1。 - distribution.model:是用来指定误差项的分布,"norm"表示使用正态分布。 因此,这段代码指定了一个对称GARCH(1,1)-ARMA(1,1)-正态分布模型。

spec = ugarchspec(variance.model = list(model="sGARCH", + garchOrder=c(0,1)), + mean.model = list(arfima=c(1,1,1))) Warning message: In modelinc[4] <- as.integer(mean.model$arfima) : number of items to replace is not a multiple of replacement length

这个错误信息是因为您正在使用 ugarchspec 函数指定 GARCH 模型的参数,其中 mean.model 参数中的 arfima 参数需要是一个长度为 3 的向量,而您提供的是长度为 1 的数字。您可以尝试修改 arfima 参数的值,使其成为一个长度为 3 的向量,例如 arfima = c(1,1,1)。这样就可以避免这个错误了。

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margins <- list() garch_models <- list() for (i in 1:ncol(returns)) { garch_fit <- ugarchspec(mean.model = list(armaOrder = c(1, 1)), var.model = list(garchOrder = c(1, 1)), data = returns[, i], fit.control = list(stationarity = 1)) garch_model <- ugarchfit(spec = garch_fit, data = returns[, i]) garch_models[[i]] <- garch_model dist_fit <- fitdistr(as.numeric(returns[, i]), densfun = "lognormal") margins[[i]] <- list(distr = "lnorm", params = dist_fit$estimate) } r代码报错: Error in .local(variance.model, mean.model, distribution.model, start.pars, : unused arguments (var.model = list(c(1, 1)), data = c(-0.0273787289305405, -0.00601957893571292, 0.00376652523108056, -0.0258963489968176, 0.00921661448593447, 0.0293806919632189, -0.00521027200022228, 0.0111318258629431, 0.0468554021261953, 0, 0.00211047123602093, 0.0338546918582274, 0.00542006470595524, -0.0246250672002226, 0.0144382351254055, -0.000682834605118643, -0.0305155611202679, -0.0106195551544515, -0.0223110889101186, -0.00657177027901046, 0.028882859189129, -0.00142451769916985, 0.00142451769916985, 0.0349685964573228, -0.0385337027921766, -0.0802808283485552, -0.029852930055962, -0.0701897731960841, 0.00256303750108344, 0.0185972945076474, 0.00501251976461248, 0.0376169028282138, 0.0119666212313421, 0.00158480422246754, -0.0281030277747965, -0.0189072435209265, -0.000830229392394521, -0.00750316751799751, -0.00755989091406928, 0.0200340492008868, -0.00414076137642549, 0.00496687564700782, -0.00165291157025038, -0.00497511271516782, -0.000831610247014503, -0.0083

index0 = numerical_corr.sort_values(ascending=False).index 36 print(train_data_scaler[index0].corr('spearman')) 37 38 new_numerical=['V0', 'V2', 'V3', 'V4', 'V5', 'V6', 'V10','V11', 39 'V13', 'V15', 'V16', 'V18', 'V19', 'V20', 'V22','V24','V30', 'V31', 'V37'] 40 X=np.matrix(train_data_scaler[new_numerical]) 41 VIF_list=[variance_inflation_factor(X, i) for i in range(X.shape[1])] 42 VIF_list 43 44 45 pca = PCA(n_components=0.9) 46 new_train_pca_90 = pca.fit_transform(train_data_scaler.iloc[:,0:-1]) 47 new_test_pca_90 = pca.transform(test_data_scaler) 48 new_train_pca_90 = pd.DataFrame(new_train_pca_90) 49 new_test_pca_90 = pd.DataFrame(new_test_pca_90) 50 new_train_pca_90['target'] = train_data_scaler['target'] 51 new_train_pca_90.describe() 52 53 pca = PCA(n_components=0.95) 54 new_train_pca_16 = pca.fit_transform(train_data_scaler.iloc[:,0:-1]) 55 new_test_pca_16 = pca.transform(test_data_scaler) 56 new_train_pca_16 = pd.DataFrame(new_train_pca_16) 57 new_test_pca_16 = pd.DataFrame(new_test_pca_16) 58 new_train_pca_16['target'] = train_data_scaler['target'] 59 new_train_pca_16.describe() 60 61 from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor 62 63 from sklearn.model_selection import learning_curve 64 from sklearn.model_selection import ShuffleSplit 65 66 new_train_pca_16 = new_train_pca_16.fillna(0) 67 train = new_train_pca_16[new_test_pca_16.columns] 68 target = new_train_pca_16['target'] 69 70 train_data,test_data,train_target,test_target=train_test_split(train,target,test_size=0.2,random_state=0) 71 72 clf = LinearRegression() 73 clf.fit(train_data, train_target) 74 score = mean_squared_error(test_target, clf.predict(test_data)) 75 print("LinearRegression: ", score) 76 77 train_score = [] 78 test_score = []解释每一句代码的意思

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