python根据时间序列画折线图_时间序列模型的python实现

这学期有一节时间序列课。

一周一学期大法学完了之后，只是用python一步一步做下来的话，好像也没有那么那么那么难。

但是，其实好多东西都没太懂，能确定会了的，就只有写似然函数和无脑调用程序包。连python有几种数据结构都不知道，遇到报错的解决方法就是慢慢试，总会试出来的。

所以，回想写作业的时候到处搜代码没得结果的悲惨心路历程，决定把复feng习kuang时yu候xi敲的代码发一下。

以后万一有来知乎搜代码的（是的就是半年前的我本人），能稍微稍微有一点参考。

p.s不过能强行看明白我这渣代码的，可能也根本不需要来搜就是了……

内容太多了（主要是暂时不想再看了，更不想重新排个版写一遍了，等闲了没事干可能会考虑写一写吧，顺便重学一遍），所以就直接传文件了。

写的是Ruey S. Tsay的Analysis of Financial Time Series这本书前三章的内容。

就是跟着教材里的例子大概写了一下，描述性统计，ARMA模型，GARCH模型族啥的。

AR、MA和ARCH、GARCH写的比较详细，从检验平稳性开始一直写到了预测。

最后还写了怎么编似然函数，这样有一些arch的包里没有的模型也可以做了，比如GARCH-M之类的。

前面AR筛去不显著的滞后阶数，我也没找到现成的包，现在自己编似然函数之后也可以实现了，忘了在哪个文件了，大概是MLE吧。

VAR就没仔细写了，随便划拉了一下。

教材本身其实也是有程序演示的，不过用的R和一个什么语言，喜欢R的话就可以直接看书。

最后就是，记得用问号和dir！！！一个问号一个dir就可以走遍天下！！！我就是靠着问号和dir成功自救的！！！

上一次学程序还是小学兴趣班学的C还是C++了，本来想从头学python的，但是学来学去没学到ARMA和GARCH的内容，都快放弃了……

后来发现，没关系，啥都不会也没关系，只要看见不懂的函数就敲个问号看看帮助文档，看见不懂的对象就敲个dir看看有什么属性之类的，别的啥都不需要懂也能勉强度日。

不过懂了当然更好了，程序写的更清晰更简洁也是一定的。

而且听说AlphaGo也是python写的hhh，所以等空了可能会重新学吧。诶，今天也是感慨荒废时光的一天。

Chapter1_偏度+峰度+JB统计量.html

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Chapter2_AR+MA.html

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Chapter3_ARCH.html

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Chapter3_EGARCH+TGARCH.html

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Chapter3_GARCH.html

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Chapter8_VAR.html

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MLE-可用于ARMA模型优化.html

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似然比检验+MLE实现ARMA筛选、ARCH GARCH IGARCH GARCH-M.html

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