GRACH-MIDAS多变量模型代码

这里是一个基于Python的GARCH-MIDAS多变量模型的代码示例，使用了statsmodels库：

import numpy as np
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
from statsmodels.tsa.api import VAR
from statsmodels.tsa.api import DynamicVAR

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv', index_col=0, parse_dates=True)

# 定义变量
y = data[['y1', 'y2']]
x = data[['x1', 'x2']]

# 定义GARCH-MIDAS模型
garch_midas = sm.tsa.DynamicFactor(endog=y, exog=x, factor_order=(1, True), factor_multiplicities=[1, 12], error_order=1, error_var=False, error_shape='GARCH', error_distribution='t')

# 模型拟合
garch_midas_fit = garch_midas.fit()

# 打印结果
print(garch_midas_fit.summary())

其中，`data.csv`是包含所需变量的数据文件，`y1`和`y2`是需要预测的变量，`x1`和`x2`是用于建模的外生变量。可以根据实际需求进行修改。