用scipy包估计arma模型的系数。
arma-scip的Python项目详细描述
#ARMA w.Scipy
使用Scipy包估计ARMA模型的系数。
Installation
``bash
pip install ARMA Scipy
``````
Python import
``Python
from ARMA Scipy import fit
```
通过最小二乘回归拟合，找出使误差项最小化的参数值。一般认为，找到p和q的
最小值是一种很好的做法，这两个值对数据提供了可接受的拟合。
对于纯ar模型，可以使用yule-walker方程来提供
拟合。”“最小二乘法”是指整体解使每个方程结果中残差的平方和最小化。
方法（统计理论与优化）-不太重要的
4)` that way:
```bash
python generate_arma_process.py
python scipy_fit_data.py
```
Here is an example of such a fit:
```
################################################################################
Optimization terminated successfully.
Current function value: 1.432208
Iterations: 508
函数评估：788
使用scipy包估计系数：
[0.2235-0.5872 0.3143-0.1805 0.167-0.0464 0.6528 0.224]
使用statsmodels估计系数。tsa（最小二乘）包：
[0.237-0.4998 0.3467-0.128 0.1542-0.1467 0.6244 0.2245]
真实ARMA系数：
[0.25-0.5 0.35-0.15 0.5-0.4 0.78 0.32]
````
事实上，最大似然估计保证在列车上产生最小均方误差分值。
- SimPy最小化函数在接近这个最小值时做得相当好。然而，由于该优化的随机性和x0（要优化的系数的初始值）的关键选择，需要多次运行以确保足够接近此全局最小值。很明显，在整个运行过程中存在着很强的可变性。相当一部分的跑步甚至没有接近这个最小值。在200次跑步中，平均值比预期的最小值高出约10%，然后开始过度适应。然而，最佳成绩达到了1.41807分，这一分数非常接近目标最低分1.4179分。
<；p align=“center”>；
<；img src=“misc/arma庠u 44庠u fit.png”width=“600”>；
<；/p>；
这种比较的结论是，用“scipy.minimize”这样的数值方法拟合arma模型的系数是没有意义的。最好使用“statsmodels”进行传统的拟合然而，如果得分函数不是均方误差，则可以使用“scipy.minimize”找到一个好的x0是很有挑战性的，一个平滑优化的方法可能是用“statsmodels”估计x0。换言之，用“statsmodels”拟合系数，然后用“scipy.minimize”和您的自定义评分函数进行优化。
t）：
返回1-np.mean（（（p>；0）&；t>；0））（（p<；0）&；t<；0））
`````
-首先使用“statsmodels”对arma系数进行优化。这是我们的“x0”。
-第二个优化使用“scipy”和custome score函数完成。
当总分从0.2090下降到0.2084时，ems会增加一些价值。这意味着定制分数减少了约0.29%具体地说，在第一次拟合后，模型准确预测了79.10%的真实值。第二次拟合后，该百分比上升到79.16%，这要感谢SCIPY。
<；p align=“center”>；
<；img src=“misc/custom_score_function.png”width=“600”>；
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使用Scipy包估计ARMA模型的系数。
Installation
``bash
pip install ARMA Scipy
``````
Python import
``Python
from ARMA Scipy import fit
```
通过最小二乘回归拟合，找出使误差项最小化的参数值。一般认为，找到p和q的
最小值是一种很好的做法，这两个值对数据提供了可接受的拟合。
对于纯ar模型，可以使用yule-walker方程来提供
拟合。”“最小二乘法”是指整体解使每个方程结果中残差的平方和最小化。
方法（统计理论与优化）-不太重要的
4)` that way:
```bash
python generate_arma_process.py
python scipy_fit_data.py
```
Here is an example of such a fit:
```
################################################################################
Optimization terminated successfully.
Current function value: 1.432208
Iterations: 508
函数评估：788
使用scipy包估计系数：
[0.2235-0.5872 0.3143-0.1805 0.167-0.0464 0.6528 0.224]
使用statsmodels估计系数。tsa（最小二乘）包：
[0.237-0.4998 0.3467-0.128 0.1542-0.1467 0.6244 0.2245]
真实ARMA系数：
[0.25-0.5 0.35-0.15 0.5-0.4 0.78 0.32]
````
事实上，最大似然估计保证在列车上产生最小均方误差分值。
- SimPy最小化函数在接近这个最小值时做得相当好。然而，由于该优化的随机性和x0（要优化的系数的初始值）的关键选择，需要多次运行以确保足够接近此全局最小值。很明显，在整个运行过程中存在着很强的可变性。相当一部分的跑步甚至没有接近这个最小值。在200次跑步中，平均值比预期的最小值高出约10%，然后开始过度适应。然而，最佳成绩达到了1.41807分，这一分数非常接近目标最低分1.4179分。
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<；/p>；
这种比较的结论是，用“scipy.minimize”这样的数值方法拟合arma模型的系数是没有意义的。最好使用“statsmodels”进行传统的拟合然而，如果得分函数不是均方误差，则可以使用“scipy.minimize”找到一个好的x0是很有挑战性的，一个平滑优化的方法可能是用“statsmodels”估计x0。换言之，用“statsmodels”拟合系数，然后用“scipy.minimize”和您的自定义评分函数进行优化。
t）：
返回1-np.mean（（（p>；0）&；t>；0））（（p<；0）&；t<；0））
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-首先使用“statsmodels”对arma系数进行优化。这是我们的“x0”。
-第二个优化使用“scipy”和custome score函数完成。
当总分从0.2090下降到0.2084时，ems会增加一些价值。这意味着定制分数减少了约0.29%具体地说，在第一次拟合后，模型准确预测了79.10%的真实值。第二次拟合后，该百分比上升到79.16%，这要感谢SCIPY。
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欢迎加入QQ群-->： 979659372
