""" Processing the data """ import numpy as np import pandas as pd from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler def process_data(train, test, lags): """Process data Reshape and split train\test data. # Arguments train: String, name of .csv train file. test: String, name of .csv test file. lags: integer, time lag. # Returns X_train: ndarray. y_train: ndarray. X_test: ndarray. y_test: ndarray. scaler: StandardScaler. """ attr = 'volumn' df1 = pd.read_csv(train, encoding='utf-8').fillna(0) df2 = pd.read_csv(test, encoding='utf-8').fillna(0) # scaler = StandardScaler().fit(df1[attr].values) scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)).fit(df1[attr].values.reshape(-1, 1)) flow1 = scaler.transform(df1[attr].values.reshape(-1, 1)).reshape(1, -1)[0] flow2 = scaler.transform(df2[attr].values.reshape(-1, 1)).reshape(1, -1)[0] train, test = [], [] for i in range(lags, len(flow1)): train.append(flow1[i - lags: i + 1]) for i in range(lags, len(flow2)): test.append(flow2[i - lags: i + 1]) train = np.array(train) test = np.array(test) np.random.shuffle(train) X_train = train[:, :-1] y_train = train[:, -1] X_test = test[:, :-1] y_test = test[:, -1] return X_train, y_train, X_test, y_test, scaler

<think>嗯，用户的问题是关于使用GARCH-MIDAS模型来分析月频的CCPU数据对日频的清洁能源和棕色能源代表股票的影响，其他能源数据用于稳定性检验。首先，我需要确认用户的数据结构，确保理解正确。用户提供了两个Excel文件，日频数据包含多个股票的日度收益率，其中清洁能源和棕色能源各有一些代表；月频数据则包含CCPU指标。 用户的需求是分析CCPU分别对隆基绿能（清洁能源代表）和中国神华（棕色能源代表）的影响，其他能源数据作为稳定性检验。因此，我需要考虑如何将月频的CCPU数据与日频的股票收益率结合起来，使用GARCH-MIDAS模型进行分析。 首先，GARCH-MIDAS模型的结构需要明确。该模型将波动率分解为短期和长期成分，其中长期成分通常由低频变量（如CCPU）驱动。模型的核心是将MIDAS多项式应用于低频变量，将其影响引入到高频波动率的长期成分中。 接下来是数据处理步骤。需要将日频的股票收益率数据与月频的CCPU数据进行合并。由于CCPU是月频数据，需要将其扩展到日频，确保每个月的所有日数据都对应同一个CCPU值。这可以通过在日频数据中添加一列，根据日期匹配对应的CCPU值来实现。 然后是模型实现。Python中可以使用arch库中的GARCH-MIDAS模型。需要分别对隆基绿能和中国神华的收益率数据进行建模，将CCPU作为外生变量引入到长期波动率方程中。同时，需要设置合理的MIDAS滞后期数和权重函数（通常选择Beta权重），并估计模型参数。 稳定性检验部分，用户希望使用其他能源数据作为检验。因此，在完成对两个代表股票的分析后，需要对其他清洁能源和棕色能源股票重复同样的建模过程，观察CCPU的影响是否一致，从而验证模型的稳定性。 需要注意的是，数据的预处理非常重要，包括处理缺失值、收益率计算、数据对齐等。此外，模型参数的收敛性和统计显著性也需要在结果分析中仔细检查。用户可能需要调整滞后期数或权重函数形式，以获得更好的模型拟合效果。 最后，代码实现部分需要详细注释，确保用户能够理解每一步的操作，并且能够根据实际情况调整文件路径和参数设置。在解释步骤时，要强调数据合并的方法、模型参数的配置以及结果解读的关键点，帮助用户正确应用模型并解释结果。</think>以下是基于GARCH-MIDAS模型分析CCPU对能源股影响的Python实现方案。由于代码量较大，我将分步骤解释核心逻辑并提供完整代码框架： ### 一、数据预处理步骤 ```python import pandas as pd import numpy as np from arch import arch_model # 读取数据（需替换实际路径） daily = pd.read_excel(r"C:\Users\Redmi G\Desktop\毕业论文\股票日度收益率数据.xlsx", index_col='Date') monthly = pd.read_excel(r"C:\Users\Redmi G\Desktop\毕业论文\新CPU数据.xlsx", index_col='Date') # 收益率计算（以中国神华为例） daily['中国神华_ret'] = daily['中国神华'].pct_change().dropna() # 数据频率对齐（将月频数据扩展为日频） monthly = monthly.resample('D').ffill() merged = daily.join(monthly, how='inner').dropna() ``` ### 二、GARCH-MIDAS模型构建（以隆基绿能为例） ```python def garch_midas_fit(stock_ret, ccpu, lags=12): """ stock_ret: 日频收益率序列 ccpu: 月频CCPU数据（已对齐日频） lags: MIDAS滞后阶数 """ model = arch_model(stock_ret * 100, # 百分比化提升数值稳定性 mean='Constant', vol='GARCH-MIDAS', dist='Normal', midas_lags=lags, midas_weights='beta') # 添加MIDAS变量 model.midas.add(ccpu) # 参数估计 res = model.fit(update_freq=5, disp='off') return res # 清洁能源代表（隆基绿能） ret_clean = merged['隆基绿能'].pct_change().dropna() ccpu = merged['CCPU'].loc[ret_clean.index] model_clean = garch_midas_fit(ret_clean, ccpu) print(model_clean.summary()) # 棕色能源代表（中国神华） ret_brown = merged['中国神华'].pct_change().dropna() ccpu = merged['CCPU'].loc[ret_brown.index] model_brown = garch_midas_fit(ret_brown, ccpu) print(model_brown.summary()) ``` ### 三、稳定性检验（以其他能源股为例） ```python stability_check = { '清洁能源': ['大金重工', '川能动力', '阳光电源'], '棕色能源': ['中国石油', '深圳能源'] } results = {} for energy_type in stability_check: for stock in stability_check[energy_type]: ret = merged[stock].pct_change().dropna() ccpu = merged['CCPU'].loc[ret.index] results[f"{stock}_{energy_type}"] = garch_midas_fit(ret, ccpu) ``` ### 四、结果分析要点 1. 核心参数解读： - `theta`：CCPU对长期波动的边际影响 - `alpha`：短期波动持续性 - `beta`：长期波动持续性 2. 结果可视化： ```python import matplotlib.pyplot as plt def plot_volatility(res, title): fig = plt.figure(figsize=(12,6)) ax = fig.add_subplot(111) ax.plot(res.conditional_volatility) ax.set_title(f'{title} Conditional Volatility') plt.show() plot_volatility(model_clean, "隆基绿能") plot_volatility(model_brown, "中国神华") ``` ### 五、技术说明 1. 数据处理要点： - 收益率计算需处理价格数据的首项NaN - CCPU数据使用前向填充法扩展日频 - 数据对齐使用inner join确保时间匹配 2. 模型优化方向： ```python # 调整MIDAS滞后阶数（示例） model = arch_model(..., midas_lags=24, # 尝试不同滞后阶数 midas_weights='exp') # 尝试指数权重 ``` 3. 稳健性检验建议： - 对比不同权重函数（beta vs exponential） - 尝试不同分布假设（student t分布） - 使用滚动窗口法检验参数稳定性 ### 六、注意事项 1. 数据频率对齐是模型成功的关键，需验证日期索引是否连续 2. 收益率建议进行异常值处理（如3倍标准差截尾） 3. 建议标准化CCPU数据： ```python from sklearn.preprocessing import StandardScaler ccpu = pd.Series(StandardScaler().fit_transform(ccpu.values.reshape(-1,1)).flatten(), index=ccpu.index) ``` 完整实现需要结合具体数据特征调整参数，建议使用Jupyter Notebook逐步调试。模型收敛性可通过调整`update_freq`参数或更换优化算法（`method='bfgs'`）来改进。