Cómo combinar el modelo ARMA y el modelo GARCH usando Python

También estoy usando este kit de herramientas de modelo estadístico. Los parámetros p y q de ARMA parecen ser observables únicamente a través del gráfico ACF\PACF. La varianza ARMA se puede usar para predecir la secuencia de retorno, y luego los tres parámetros de GARCH se pueden estimar con máxima probabilidad a través de GARCH (1,1) y finalmente se puede hacer la predicción.

Personalmente, creo que GARCH (1, 1) es un método muy bueno. Puede utilizar el método de máxima verosimilitud para estimar los tres parámetros de GARCH y finalmente hacer una predicción.

Personalmente, creo que hay dos métodos:

1. Colocar el término residual de X-X_predicted del modelo GARCH después de determinar los parámetros en el modelo arma como este lado de X. . El defecto de este enfoque es que, a menos que su modelo Garch sea válido, aumentará el ruido en vano;

2 Para los modelos Arma y Garch, verifique el código fuente en MATLAB, escriba el código subyacente usted mismo. y resolver completamente el problema. Sus necesidades no deberían ser difíciles.