norm.fit(r[i-50:i])这是为什么
时间: 2024-04-23 17:22:01 浏览: 104
norm.fit(r[i-50:i])是使用正态分布对r[i-50:i]这个区间内的收益率进行拟合,得到拟合的均值和标准差。这里的i相当于是一个时间点,而拟合的区间则是在这个时间点之前的50个时间点。这是因为在金融领域中,常常会使用历史数据来估计未来的风险价值。因此这里使用了过去50个时间点内的收益率作为样本来拟合正态分布,并利用拟合的结果计算当前时间点的VaR。
需要注意的是,这里使用正态分布对收益率进行拟合是有一定假设的。实际上,金融市场中的收益率往往并不服从正态分布,因此使用正态分布拟合的VaR计算结果并不一定准确,需要结合实际情况进行判断。
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l = np.fix(len(r)/3).astype(int) VaR_RM = np.zeros(len(r)) qalpha = norm.ppf(0.05) #计算分位数 for i in range(l, len(r)): mhat, shat = norm.fit(r[i-50:i]) VaR_RM[i] = -(mhat + qalpha*shat) print(VaR_RM) plt.plot(r) plt.plot(VaR_RM*-1) plt.show()解析这段代码
这段代码主要实现了对收益率序列r的风险价值(Value at Risk, VaR)的计算与绘图。具体地,代码实现了以下步骤:
1. 首先,代码计算了VaR所需的分位数qalpha,这里使用了标准正态分布的累计分布函数的逆函数(norm.ppf()),计算的是0.05分位数,即95%置信水平下的VaR。
2. 接着,代码遍历了r中的每个元素,从r的第l个元素开始进行计算,l为r长度的1/3取整后转换为整数的结果。这里的l相当于是一个滞后期,是为了避免计算的过程中出现“未来数据泄露”的问题。
3. 对于每个i,代码使用norm.fit()函数对r[i-50:i]这个区间内的收益率进行正态分布拟合,得到拟合的均值mhat和标准差shat。
4. 最后,代码将VaR_RM[i]赋值为-(mhat + qalpha*shat),即计算出在95%置信水平下的VaR。同时,代码还绘制了r和计算出的VaR_RM的曲线图。
需要注意的是,这里的VaR计算过程假设收益率服从正态分布,因此可能存在一定的局限性。此外,代码中的一些函数来自于numpy和matplotlib库,需要先导入这些库才能运行。
File "D:\kelly\PycharmProjects\pythonProject8\大作业.py", line 29, in <module> mhat, shat = norm.fit(r[i-50:i]) File "D:\python3.10\lib\site-packages\scipy\stats\_continuous_distns.py", line 66, in wrapper return fun(self, *args, **kwds) File "D:\python3.10\lib\site-packages\scipy\stats\_continuous_distns.py", line 408, in fit raise ValueError("The data contains non-finite values.") ValueError: The data contains non-finite values.如何修改代码
这个错误提示是说你的数据包含了非有限的值,因此 norm.fit 函数无法处理这些值。你需要先对数据进行清洗,去除这些非有限值,然后再进行拟合。可以尝试使用 pandas 的 dropna 函数来去除非有限值,如下所示:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.stats import norm
# 假设你的数据存储在一个名为 data 的 pandas 数据框中
# 先将数据框中的非有限值替换为 NaN
data = data.replace([np.inf, -np.inf], np.nan)
# 再将包含 NaN 的行删除
data = data.dropna()
# 对剩下的数据进行拟合
mhat, shat = norm.fit(data)
```
这样就可以避免 ValueError: The data contains non-finite values 这个错误。当然,如果你的数据中可能包含其他非有限值,如 NaN 或 None 等,可以使用 pandas 的 dropna 函数的更多参数进行更加精细的控制。
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