ARCH模型在Python中的应用
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简介：
本文章介绍了ARCH（自回归条件异方差）模型及其在Python编程语言中的实现方法和应用场景，旨在帮助读者理解和利用该模型进行金融时间序列分析。
用Python编写的自回归条件异方差（ARCH）和其他用于金融计量经济学的工具（使用Cython和/或Numba来提高性能）。最新发布的版本支持Python 3，并且4.8版是支持Python 2.7的最终版本。
文档发布后的资料位于指定位置，而master分支上的最新文档则托管在相应的服务器上。关于ARCH的信息可以在相关注释和研究中找到。对于贡献者来说，有许多层面可以参与：
- 实现新的波动率过程（例如：FIGARCH）
- 改进不清楚或有错字的文档字符串
- 提供示例代码，最好是IPython笔记本的形式
在模型方面，包括均值模型、常数均值异构自回归（HAR）、自回归（AR）及零均值有和没有外源回归模型。波动率模型则涵盖拱GARCH、搜寻爱格EWMA/风险指标发行版以及正常学生的T分布和广义误差分布等。
要了解更完整的概述，请参阅相关文档。
导入所需库的示例代码如下：
```python
import datetime as dt
import pandas_datareader.data as web
```
以上是重写后的文本，去除了所有的链接、联系方式和其他非必要信息。
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