拟合优度指标

Python 中的 GARCH 模型

Chelsea Yang

Data Science Instructor

拟合优度

模型能否很好地解释数据？

  1. 极大似然
  2. 信息准则
Python 中的 GARCH 模型

极大似然

  • 在给定模型下，使观测数据的概率最大化
  • 倾向选择似然更大的模型
Python 中的 GARCH 模型

Python 中的对数似然

  • 通常以对数形式使用：对数似然

似然示例

print(gm_result.loglikelihood)
Python 中的 GARCH 模型

过拟合

  • 训练集拟合好，但在样本外预测差
  • 通常因模型过于复杂
Python 中的 GARCH 模型

信息准则

  • 衡量拟合优度与模型复杂度的权衡

  • 似然 + 复杂度惩罚

  • AIC：赤池信息准则

  • BIC：贝叶斯信息准则

优先选择信息准则值更低的模型

Python 中的 GARCH 模型

AIC 与 BIC

  • 通常结论一致
  • BIC 对模型复杂度的惩罚更重
Python 中的 GARCH 模型

Python 中的 AIC/BIC

AIC/BIC 示例

print(gm_result.aic)
print(gm_result.bic)
Python 中的 GARCH 模型

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Python 中的 GARCH 模型

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