bashtage/arch

解決的問題

提供一套完整的金融計量工具，特別專注於波動率建模與時間序列資料分析，以幫助理解金融市場中的風險與價格波動。

工作原理

該套件實作了多種計量經濟模型與檢定方法。使用 Python 編寫，並透過 Cython 與 Numba 進行效能優化。主要元件包括：

• 波動率建模：實作 ARCH、GARCH、TARCH 與 EGARCH 模型，用於估計變異數隨時間的變化。
• 單位根與共整合檢定：提供工具用於檢查時間序列是否為平穩，或多個序列是否在長期中共同移動（例如，擴展的迪基-福勒檢定、恩格爾-格蘭傑檢定）。
• 自助法（Bootstrapping）：提供基於 IID、平穩、圓周塊與移動塊的自助法，用於估計信賴區間與共變異數。
• 共變異數估計：基於核函數的估計器（如 Bartlett/Newey-West）用於長期共變異數估計。
• 多重比較程序：提供如模型信賴區間集（MCS）等工具，用於評估多個模型之間的預測能力。

適用對象

需要對金融時間序列建模並針對市場資料進行嚴謹統計檢定的金融分析師、量化研究人員與計量經濟學家。

主要亮點

• 支援廣泛的波動率模型（GARCH 家族）與 $ ext{ARCH}$ 模型。
• 集成支援多種分配（常態分配、學生 t 分配、廣義誤差分配）。
• 提供全面的單位根與共整合檢定套件。
• 透過 Cython 與 Numba 實現效能提升。
• 內建自助法工具，支援穩健的統計推論。