Блог

Главная - Вопросы по программированию - Python: Как выполнить подгонку ARMA (p, q)-GARCH (r, s) с использованием средней модели ARCH Lib

Python: Как выполнить подгонку ARMA (p, q)-GARCH (r, s) с использованием средней модели ARCH Lib

#python #time-series #statsmodels #arch

#python #временные ряды #statsmodels #arch

Вопрос:

Я пытаюсь, аналогично R’s ugarch 

 # standard GARCH model with optional ARMA part
        spec <- ugarchspec(variance.model = list(model = "sGARCH",    garchOrder = c(r,s)),
                           mean.model     = list(armaOrder = c(p,q)), distribution.model = dist[1])

ugarchfit(spec, data = x[,i], solver = "hybrid", fit.control = list(scale = 1),
                             numderiv.control = list(hess.eps = 1e-2))

подгонка объединяет ARIMA (p,0,q)-GARCH (r, s) к нескольким временным рядам с использованием библиотеки ARCH. Основываясь на нескольких методах тестирования, я хотел бы выяснить параметры наилучшего соответствия для p, q, r, s
На основе моделей среднего значения ARCH Documentation можно либо выбрать отсутствие среднего, постоянное среднее, авторегрессии и гетерогенные авторегрессии. 

 arch.arch_model(y, x=None, mean='Constant', lags=0, vol='Garch', p=1, o=0, q=1, power=2.0, dist='Normal', hold_back=None)[source]

Как я могу указать необязательные компоненты MA, дополнительные к AR в Python, аналогично statsmodels.tsa.arima_model.ARMA?

Заранее большое вам спасибо.