GARCH-VAR模型模拟中国平安和中国石化股票数据

要使用GARCH-VAR方法模拟中国平安和中国石化的股票数据，首先需要收集这两只股票的历史价格数据。然后，按照以下步骤进行模拟：

导入所需的Python库，如numpy、pandas、statsmodels等。
加载中国平安和中国石化的历史价格数据，并确保数据的日期对齐。
计算对数收益率，即每日收益率的自然对数。
使用GARCH模型拟合每只股票的对数收益率，并获取GARCH模型的参数。
使用VAR模型拟合中国平安和中国石化的对数收益率，并获取VAR模型的参数。
使用已拟合的GARCH和VAR模型，进行模拟预测。

下面是一个简单的示例代码，用于模拟中国平安和中国石化的股票数据：

import numpy as np
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.api import VAR
from arch import arch_model

# 加载数据
pingan_data = pd.read_csv('pingan.csv')
sinopec_data = pd.read_csv('sinopec.csv')

# 确保数据的日期对齐
common_dates = pd.merge(pingan_data, sinopec_data, on='date', how='inner')
pingan_data = common_dates['pingan_price']
sinopec_data = common_dates['sinopec_price']

# 计算对数收益率
pingan_returns = np.log(pingan_data / pingan_data.shift(1)).dropna()
sinopec_returns = np.log(sinopec_data / sinopec_data.shift(1)).dropna()

# 拟合GARCH模型
garch_pingan = arch_model(pingan_returns, vol='Garch', p=1, q=1)
garch_sinopec = arch_model(sinopec_returns, vol='Garch', p=1, q=1)
garch_results_pingan = garch_pingan.fit(disp='off')
garch_results_sinopec = garch_sinopec.fit(disp='off')

# 获取GARCH模型的参数
garch_params_pingan = garch_results_pingan.params
garch_params_sinopec = garch_results_sinopec.params

# 拟合VAR模型
var_data = pd.concat([pingan_returns, sinopec_returns], axis=1)
var_model = VAR(var_data)
var_results = var_model.fit()

# 获取VAR模型的参数
var_params = var_results.params

# 模拟预测
n_simulations = 1000
simulated_returns = np.zeros((n_simulations, 2))
simulated_returns[0] = var_data.tail(1).values

for i in range(1, n_simulations):
    garch_pingan_volatility = np.sqrt(garch_params_pingan['omega'] + 
                                      garch_params_pingan['alpha[1]'] * simulated_returns[i-1, 0]**2 + 
                                      garch_params_pingan['beta[1]'] * garch_results_pingan.conditional_volatility[-1]**2)
    
    garch_sinopec_volatility = np.sqrt(garch_params_sinopec['omega'] + 
                                       garch_params_sinopec['alpha[1]'] * simulated_returns[i-1, 1]**2 + 
                                       garch_params_sinopec['beta[1]'] * garch_results_sinopec.conditional_volatility[-1]**2)
    
    simulated_returns[i, 0] = np.random.normal(0, garch_pingan_volatility)
    simulated_returns[i, 1] = np.random.normal(0, garch_sinopec_volatility)

# 将模拟的对数收益率转换为价格
simulated_pingan_prices = np.exp(np.cumsum(simulated_returns[:, 0]))
simulated_sinopec_prices = np.exp(np.cumsum(simulated_returns[:, 1]))

# 输出模拟结果
simulated_data = pd.DataFrame({'pingan_price': simulated_pingan_prices, 'sinopec_price': simulated_sinopec_prices})
simulated_data.to_csv('simulated_data.csv', index=False)

注意，上述代码只提供了一个简单的示例，实际使用时可能需要根据具体情况进行调整和优化。同时，模拟结果仅供参考，不构成投资建议。