请问一下，在Statsmodels模块中，如何进行garch 模型的建模与预测，没有找到相关方面的知识。
或者大神们有没有推荐的模块，可以很好的用来做garch 模型的 建模
python garch模型 估计
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1条回答
- 2023-04-21 20:00回答 5 已采纳 以下答案由GPT-3.5大模型与博主波罗歌共同编写：使用GARCH模型求CVaR需要多个步骤，下面是一个简单的流程，包括R软件中实现的代码示例。 步骤一：加载所需的R包 需要加载quantmod、ru
- 2023-03-07 14:15回答 4 已采纳 参考GPT和自己的思路，ARIMA-GARCH和SVM是两种不同类型的模型，ARIMA-GARCH是时间序列模型，而SVM是非线性回归模型。通常情况下，这些模型不能直接组合在一起，因为它们所涉及的数据
- 2018-01-21 11:16回答 1 已采纳 Yes, you often need to add extra resource files like certificates especially when using a minimal
- 2020-12-11 08:38weixin_39828783的博客 1用GARCH模型预测股票指数波动率目录Abstract.....................................................................................................................................21.引言.....................
- 回答 3 已采纳 Here is the function using preg_replace instead function sacarmalaspalabras($texto) { $palabras =
- 2020-12-11 08:39weixin_39954908的博客 01 引言作为金融时间序列的专题推文，【手把手教你】时间序列之日期处理主要...而【手把手教你】使用Python玩转金融时间序列模型主要介绍了AR、MA、ARMA和ARIMA模型的基本原理与Python的实现。从上一篇推文不难看...
- 2020-12-11 01:41weixin_39876645的博客 我有一个关于用GARCH模型预测的问题。对不起，我是第一次使用ARCH软件包，我不确定是我的错还是软件包的限制。在我想用GARCH模型来模拟未来现货市场的价格。我使用了以下代码：import numpy as npimport pandas as ...
- 2022-10-18 14:27EasyAI_人工智能知识库的博客 当前模型以 1 个时间步长（horizon=1）预测波动率，然后对预测的波动率方差进行平方。现在我们可以在滚动预测过程中使用 n 期的历史数据对我们的模型进行测试。在这一节中，我们使用从第一天到第-(测试规模-i)天的...
- 2020-12-11 08:38weixin_39962889的博客 三、白噪声和随机游动四、线性模型五、对数线性模型六、AR模型(P)七、移动平均模型MA(q)八、自回归滑动平均模型ARMA(p，q)九、综合自回归移动平均模型ARIMA(p，d，q)十、自回归条件heterskedastic模型ARCH(p)十一、...
- 2020-12-14 14:20weixin_39702559的博客 泻药，我将建立道琼斯工业平均指数(DJIA)日交易量对数比的ARMA-GARCH模型来演示建模步骤。原文链接：R语言： GARCH模型股票交易量的研究道琼斯股票市场指数tecdat.cn获取数据load(file='DowEnvironment.RData')日...
- 2020-12-11 08:38weixin_39828956的博客 我正在尝试对给定股票未来30天的波动性进行滚动预测(即预测时间t + 1，然后在预测t + 2时使用此预测，依此类推...)我这样做是...到目前为止，这是我的代码，该模型适用于直到我拥有的最后30天数据的股票回报的整个时...
- 2020-12-11 01:41weixin_39917576的博客 本文是主体是翻译Time Series Analysis (TSA) in Python - Linear Models to GARCH。但是文章主要是python操作，而理论较少，因此在此基础上补充理论，使文章有血更有肉。欢迎在评论区指正。目录动机基础平稳性序列...
- 2021-02-01 23:26半原人的博客 GARCH模型是Bollerslev在1986年提出来的，全称为广义自回归条件异方差模型，Generalized Autoregressive Conditionally Heteroskedastic Models - GARCH(p,q)，是ARCH模型的扩展。GARCH模型认为时间序列每个时间点...
- 2023-07-12 14:34finance褪黑素的博客 本文围绕上述问题包含了一整套研究的流程，包括对数据的平稳性检验、残差检验、相关性分析、模型的定阶等。文字通俗易懂，全面地指导了研究的进行，特别适合新手快速上手。一、收益率波动效应的分析。
- 2022-01-26 21:44拓端研究室的博客 这篇文章介绍了一类离散随机波动率模型，并介绍了一些特殊情况，包括 GARCH 和 ARCH 模型。本文展示了如何模拟这些过程以及参数估计。本文为这些实验编写的 Python 代码在文章末尾引用。 离散随机波动率模型 是...
- 2020-12-11 01:41weixin_39636176的博客 公式如下：当我们描述模型的阶数，比如，AR模型的阶数为怕p,p代表在这个模型里用的滞后数量。举个例子，一个二阶自回归模型AR(2)如下：这里 是系数， 是白噪声。在AR模型中 不能等于零。注意，AR(1)模型让 就是随即...
- 2020-02-29 20:56siyuelinruoan的博客 本文选取了兆易创新（603986）2019年7月12至2020年2月25日，一共150个交易日的收盘价数据，利用python对其进行ARIMA+GARCH建模，并带着大家对其中用到是时间序列知识进行简单回顾
- 2018-04-18 10:22实现GARCH模型的demo 实现GARCH模型的demo 实现GARCH模型的demo
- 2020-05-31 11:25这项研究调查了11种竞争时间序列GARCH模型的拟合收益率数据的性能，并使用了1996年1月至2015年12月期间每月的市场指数收益序列观察。 从对数似然（Log L），Schwarzs Bayesian Criterion（SBC）和Akaike Information...
- 2021-03-02 16:18拓端研究室的博客 在本文中，我将解释如何将GARCH，EGARCH和GJR-GARCH模型与Monte-Carlo模拟结合使用，以建立有效的预测模型。金融时间序列的峰度，波动率和杠杆效应特征证明了GARCH的合理性。时间序列的非线性特征用于检查布朗运动并...
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