这种警告通常表示数据规模存在偏差,可能导致ARCH模型的不准确性和无效性。可以通过对数据进行归一化或标准化来解决这个问题,使其处于合理的规模范围内。以下是一个使用归一化数据的示例代码:
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
# 原始数据(包含 y 的数据集)
data = [...]
# 归一化数据
scaler = MinMaxScaler()
normalized_data = scaler.fit_transform(data)
# 将归一化后的数据传入ARCH模型中
model = arch_model(normalized_data, ...)