class pymc.AR(name, rho, *args, steps=None, constant=False, ar_order=None, **kwargs)
変数
rho
浮動小数点のtensor_like
自己回帰係数のテンソル
sigma
浮動小数点のtensor_like
イノベーションの標準偏差(sigma > 0)
tau
浮動小数点のtensor_like
精度イノベーション
constant
真偽値
第一引数のrhoがAR過程の一定期間として使用されるかどうか
int_dist
スケールベクター
ar_order
int
AR過程のオーダー
steps
int
AR過程のステップ数
(使用例)
# Create an AR of order 3, with a constant term
with pm.Model() as AR3:
# The first coefficient will be the constant term
coefs = pm.Normal("coefs", 0, size=4)
# We need one init variable for each lag, hence size=3
init = pm.Normal.dist(5, size=3)
ar3 = pm.AR("ar3", coefs, sigma=1.0, init_dist=init, constant=True, steps=500)
メソッド
AR.__init__(*args,**kwargs)
AR.dist(rho[,sigma,tauinit_dist,steps,...])
c/s分布に一致したテンソル変数を生成する。
AR.supp(*args)
AR.rv_op(rhos,sigma,init_dist,steps,...)
pymc.EularMaruyama
ユーラー円山法による確率微分方程式
class pymc.EulerMaruyama(name, dt, sde_fn, *args, steps=None, **kwargs)
変数
dt
浮動小数点
分離のタイムステップ
sde_fn
浮動小数点のtensor_like
SDEの拡散係数とドリフトを返す係数
sde_pairs
tuple
SDEパラメータ
int_dist
初期値のためのスカラー分布
メソッド
AR.__init__(*args,**kwargs)
AR.dist(dt,sde_fn,sde_pars,*)
c/s分布に一致したテンソル変数を生成する。
AR.rv_op(init_dist,steps,...[,...])
pymc.GARCH11
GARCH(1,1)正規イノベーション
class pymc.GARCH11(*args, steps=None, **kwargs)
変数
omega
浮動小数点のtensor_like
平均、分散 omega > 0
alpha_1
浮動小数点のtensor_like
自己回帰期間係数 alpha_1 > 0
beta_1
浮動小数点のtensor_like
移動平均期間係数 beta_1 >= 0,alpah_1 + beta_1 < 1
intial_vol
浮動小数点のtensor_like
init_vol >= 0, 初期ボラティリティー sigma_0
メソッド
AR.__init__(*args,**kwargs)
AR.dist(omega,alpha_1,beta_1,...[,...])
c/s分布に一致したテンソル変数を生成する。
AR.rv_op(omega,alpha_1,beta_1,...[,...])
pymc.GaussianRandomWalk
正規イノベーションのランダムウォーク
class pymc.GaussianRandomWalk(name, *args, **kwargs)
変数
mu
浮動小数点のtensor_like
イノベーション ドリフト、デフォルト値 0
sigma
浮動小数点のtensor_like
イノベーション 標準偏差 sigma > 0
init_dist
浮動小数点のtensor_like
初期値の単一変数分布
steps
浮動小数点のtensor_like
ガウシアン・ランダム・ウォークのステップ数
メソッド
GaussianRandomWalk.__init__(*args,**kwargs)
GaussianRandomWalk.dist(*args,**kwargs)
c/s分布に一致したテンソル変数を生成する。
GaussianRandomWalk.get_dists([mu,sigma,...])
GaussianRandomWalk.mro(/)
GaussianRandomWalk.register(sunaddress)
ABCの仮想サブクラスを登録する
pymc.MvGaussianRandomWalk
多変量正規イノベーション ランダムウォーク
class pymc.MvGaussianRandomWalk(name, *args, **kwargs)
変数
mu
浮動小数点のtensor_like
イノベーション ドリフト
cov
浮動小数点のtensor_like
イノベーション 共分散行列
tau
浮動小数点のtensor_like
逆共分散行列
chol
浮動小数点のtensor_like
共分散行列のコレスキー分解
lower
真偽値
下位３角行列としてコレスキー因子が与えられるかどうか
init_dist
初期値の多変量分布
steps
int
ランダムウォークのステップ数
メソッド
MvGaussianRandomWalk.__init__(*args,**kwargs)
MvGaussianRandomWalk.dist(*args,**kwargs)
c/s分布に一致したテンソル変数を生成する。
MvGaussianRandomWalk.get_dists(mu,*[,cov,...])
MvGaussianRandomWalk.mro(/)
MvGaussianRandomWalk.register(sunaddress)
ABCの仮想サブクラスを登録する
pymc.MvStudentTRandomWalk
ステューデントTイノベーション 多変量ランダムウォーク
class pymc.MvStudentTRandomWalk(name, *args, **kwargs)
