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我在每月的每一天使用ARCH 包对来自数千个传感器的数据拟合 GARCH 模型。我知道所有数据都不是干净的，对于某些传感器，模型可能不会收敛，我可以接受。我计划稍后在每个传感器的基础上处理它们。

我的问题是 Python 处理警告的方式。根据警告文档：

从概念上讲，警告过滤器维护过滤器规范的有序列表；任何特定警告都会依次与列表中的每个过滤器规范匹配，直到找到匹配项；匹配决定了匹配的处置。

这基本上意味着

将附加到列表的头部。

但是，在ARCH 包的/arch/base.py中，第 507 行显示：

本质上'always'，每次调用 ARCH 的模型拟合方法时，它都会附加到警告过滤器的开头。这样可以确保始终显示警告，因为我只能'ignore'在调用之前或之后添加到列表的头部（这将在下一次调用中.fit()被覆盖。由于我的问题涉及数千个传感器，它会打印数千个'always'使 Jupyter 笔记本缓慢爬行的警告。

有没有办法在所有情况下都忽略警告？像警告的超级过滤器会很棒。

我正在尝试在 python 中制作一个 ARMA-GARCH 模型，并且我使用了 arch 包。

但是在 arch 包中我找不到 ARMA 平均模型。

我尝试使用 ARX 均值模型并让 lags = [1,1]，但摘要看起来不像 ARMA 模型。

这个包是否包括 ARMA 平均模型？

我试图在货币汇率 EUR/USD 上运行 GARCH 模型。

“lpr”是对数价格回报。

运行代码时：

我收到以下警告：

警告信息：在 garch(lpr, order = c(2, 1)) 中：奇异信息

有谁知道我应该注意什么？警告信息是什么意思？

我尝试使这个示例工作，但是每次我尝试使用 bazel 构建程序时，都会收到以下错误消息：

我将来自 github 的确切源代码保存在一个名为code. 我通过 pip: 安装tensorflow在（活动）虚拟环境中pip3 install --upgrade tensorflow。我使用拱 linux。

为什么 bazel 找不到合适的包？我对 bazel/tensorflow 很陌生。这些包保存在哪里？我必须在某处明确指定它们吗？

我想提取我的 garch 模型系数的 p 值。

这是一个可复制的示例：

结果给了我：

最佳参数

MU 0.091862 0.083258 1.10334 0.269880 AR1 AR1 -0.165456 0.098624 -1.67764 0.093418 OMEGA 0.033234 0.033234 0.05050870 0.6532 0.6532 0.513550 ALPHA1 0.079201010155500155550.055555555555555555555555555555555555555555555555555555555555555555555555555555555555555555太平洋

我可以使用以下方法提取 coef：

但是有谁知道我怎样才能提取pvalue？

谢谢！

即使在安装运行 pip install arch 命令并成功安装它之后，我在 iPython 笔记本中也面临这个错误。

任何帮助将不胜感激。

我正在使用 n=478 和 t=1988-2014 的面板数据，每日数据。我使用 GARCH 模型和循环代码。每次运行回归时，都会出现以下内容，有人可以帮我弄清楚吗？

我的代码是：

每次，循环都会因为以下原因而停止：

遇到平对数可能性，找不到上坡方向

我尝试了不同的分布，不同的 garch 模型，比如GARCH(1,1), EGARCH(1,1), OR EGARCH(1,2)，它们都不能处理所有的面板数据。

PS我在执行循环garch之前使用代码删除丢失的数据

如果有人可以帮助我解决这个问题，我真的很感激。

我使用 STATA 对面板数据进行 EGARCH-M 模型。id=478，时间=1990-2014。

这是我的代码：

`

系数代码不起作用。我不知道如何获得显着性水平，即 z 统计量和 p 值

最后，如果 STATA 能帮我总结出显着阳性的 beta 数量，那就太好了；显着负面；微不足道的阳性；微不足道的负面。

如果有人能帮我弄清楚这段代码，我真的很感激！

非常感谢！

我有一个重新分级 EGARCH 模型的问题。我的硕士研究部分基于 Brandt & Jones (2012) 所遵循的方法论。

你可以在这里找到它： https ://faculty.fuqua.duke.edu/~mbrandt/papers/published/regarch.pdf

我的问题是我不完全理解哪些变量（依赖和独立）用于运行平均方程来构建“REGARCH 1”模型，我需要复制它。正如您在他们的论文中看到的，他们将 EGARCH 方程设置为：

然而，这个符号偏离了 Nelson (1991) 开发的原始 EGARCH，所以我很难知道如何创建这个模型。我了解“φ(XD)+ δ(Rt−1/ht−1)”的工作原理。然而，第一部分是我关心的“ln(ht) - ln(ht-1) = κ(θ - ln ht-1)”。有人知道这些变量是什么以便我可以构造它吗？

我对 python 中的 GARCH 模型有疑问。我的代码如下

代码的第一部分运行良好。我在一个单独的 Excel 表中有一天结束的价格，并想用 GARCH 模型对其进行建模。问题是，我收到错误消息The optimizer returned code 9. The message is: Iteration limit exceeded See scipy.optimize.fmin_slsqp for code meaning. 有人知道，我如何处理迭代限制的问题？谢谢！