Fitting GARCH model using fixed lags
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評価
調査の方向性
Start by reading the existing GARCH model API and documentation to see how lag orders and fixed parameter values are handled. Done means determining whether the requested zero first volatility lag can be specified while estimating the remaining parameters, and documenting any gap in the current framework.
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Is it possible to force the p in the GARCH model to be zero for the first conditional volatility lag and then estimate he rest of the parameters for the rest of the lags?
i.e I wanna be able to fit the following model to the data:
Is it possible to be done in the existing framework?
- 主要言語
- Python
- スター
- 1.6k
- フォーク
- 298
- 平均マージ
- 15時間 20分
- マージ済み PR（30日）
- 101
環境構築
このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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