python实现garch模型_【一点资讯】Python玩转金融时间序列之ARCH与GARCH模型

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介绍了使用Python处理时间序列的日期和统计分析；【Python量化基础】时间序列的自相关性与平稳性主要介绍了时间序列的一些基础概念，包括自相关性、偏自相关性、白噪声和平稳性；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出，使用ARMA等模型对股票收益率的时间序列建模效果不是很理想，主要在于忽略了时间序列的异方差和波动聚集特性。所谓波动性聚集，是指金融时间序列的波动具有大波动接着大波动，小波动接着小波动的特征，即波峰和波谷具有连续性。ARCH和GARCH模型正是基于条件异方差和波动聚集的特性建模的。本次推文着重介绍 ARCH和GARCH模型的基本原理及其Python实现。

“万水千山总是情，点个在看行不行！”

02 股票收益率时间序列特点

在介绍ARCH和GARCH模型之前，我们先来看看金融资产收益率的时间序列有哪些比较突出的特点。仍然以沪深300指数为例，考察其收益率时间的分布和统计特性。下面的Python代码与上一篇推文类似，包括导入需要用到的库、定义画图函数和使用tushare获取数据等。

import pandas as pd

import numpy as np

import statsmodels.tsa.api as smt

#tsa为Time Series analysis缩写

import statsmodels.api as sm

import scipy.stats as scs

from arch import arch_model

#画图

import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib as mpl

%matplotlib inline

#正常显示画图时出现的中文和负号

from pylab import mpl

mpl.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']

mpl.rcParams['axes.unicode_minus']=False

def ts_plot(data, lags=None,title=''):

if not isinstance(data, pd.Series):

data = pd.Series(data)

#matplotlib官方提供了五种不同的图形风格，

#包括bmh、ggplot、dark_background、

#fivethirtyeight和grayscale

with plt.style.context('ggplot'):

fig = plt.figure(figsize=(10, 8))

layout = (3, 2)

ts_ax = plt.subplot2grid(layout, (0, 0))

acf_ax = plt.subplot2grid(layout, (1, 0))

pacf_ax = plt.subplot2grid(layout, (1, 1))

qq_ax = plt.subplot2grid(layout, (2, 0))

pp_ax = plt.subplot2grid(layout, (2, 1))

data.plot(ax=t