📚 Python时间序列分析--从线性模型到GARCH模型 📈

在金融和经济领域，时间序列数据无处不在，而如何准确预测未来趋势是关键问题之一。今天，让我们一起探索从简单的线性模型到复杂的GARCH模型的旅程！✨

首先，线性模型如ARMA（自回归移动平均模型）是基础中的基础。它通过捕捉时间序列的历史数据来预测未来值，简单且高效。用Python中的`statsmodels`库，我们可以轻松实现ARMA模型，只需几行代码即可完成建模与预测。📈

然而，当面对波动性较大的金融数据时，ARMA可能显得力不从心。这时，GARCH模型登场了！GARCH（广义自回归条件异方差）专门用于处理具有波动聚集特性的数据，例如股票市场的剧烈波动。同样借助Python的强大库支持，我们可以快速搭建GARCH模型，精准捕捉市场波动规律。💥

无论是初学者还是资深分析师，掌握这两种模型都能帮助我们更好地理解并预测复杂的时间序列现象。快来加入这场数据分析之旅吧！🚀