ARCH模型 Python

Question

用ARCH模型计算波动率，按照书里写的但是不知道为什么一直报错

```python
import numpy as np
import pandas as pd
import arch
import scipy.stats as st
index=pd.read_excel('/Users/shara/Desktop/510050_收益率.xls',header=0,index_col=0)
from arch import arch_model
MS_Index=index.iloc[:,0]
MS_Index.index=pd.DatetimeIndex(MS_Index.index)
model_arch=arch_model(y=MS_Index,mean='Constant',lags=0,vol='ARCH',p=1,o=0,q=0,dist='normal')
result_arch=model_arch.fit()
result_arch.summary()

文件里的数据是这样的

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

从你提供的信息来看，主要问题是导入数据后处理和构建ARCH模型时可能出现的错误。首先，确保你的510050_收益率.xls文件确实包含正确的数据，并且增长率(%)列是你要分析的数据。这里，我将指导你如何正确读取Excel文件中的数据并使用ARCH模型进行波动率估计。

步骤 1: 数据预处理

确保增长率数据被正确转换为小数形式，因为百分比通常需要除以100。

步骤 2: 使用ARCH模型

在构建ARCH模型时，你需要确保传递给arch_model函数的数据是符合要求的。在这个情况下，数据应该是时间序列格式，且没有缺失值。

以下是修改后的代码，用于解决上述问题：

import numpy as np
import pandas as pd
from arch import arch_model

# 读取Excel文件，注意路径可能需要根据你的系统进行调整
index = pd.read_excel('/Users/shara/Desktop/510050_收益率.xls', header=0, index_col=0)

# 确保增长率数据是小数形式，不是百分比
MS_Index = index['增长率(%)'].str.rstrip('%').astype('float') / 100.0

# 确保索引是日期格式
MS_Index.index = pd.DatetimeIndex(index.index)

# 构建ARCH模型
model_arch = arch_model(MS_Index, mean='Constant', lags=0, vol='ARCH', p=1, o=0, q=0, dist='Normal')

# 拟合模型
result_arch = model_arch.fit()

# 输出结果概要
print(result_arch.summary())

这段代码的关键改动包括：

1. 将增长率(%)列的数据转换为浮点数并除以100，以将其从百分比转换为小数。
2. 直接使用MS_Index作为arch_model函数的输入，而不是y=MS_Index的形式，因为y参数在arch_model函数中是默认的，可以直接传入数据而不需要显式指定参数名。
3. 确保数据索引已经被正确设置为日期格式。

请尝试运行这段代码，看看是否能成功地拟合ARCH模型并计算出波动率。如果有任何进一步的问题或错误，可以提供详细的错误信息以便更准确地诊断问题。