def generate_gjrgarch(nobs, ar, ma, mu=1.0, scale=0.1, varinnovation=None):
 if (varinnovation is None):
  eta = (scale * np.random.randn(nobs))
 else:
  eta = varinnovation
 etax = np.empty((nobs, 3))
 etax[:, 0] = mu
 etax[:, 1:] = (eta ** 2)[:, None]
 etax[((eta > 0), 2)] = 0
 h = miso_lfilter(ar, ma, etax)[0]
 err = (np.sqrt(h[:len(eta)]) * eta)
 return (err, h, etax)

def generate_gjrgarch ( nobs , ar , ma , mu = 1.0 , scale = 0.1 , varinnovation = None ) : if ( varinnovation is None ) : eta = ( scale * np . random . randn ( nobs ) ) else : eta = varinnovation etax = np . empty ( ( nobs , 3 ) ) etax [ : , 0 ] = mu etax [ : , 1 : ] = ( eta ** 2 ) [ : , None ] etax [ ( ( eta > 0 ) , 2 ) ] = 0 h = miso_lfilter ( ar , ma , etax ) [ 0 ] err = ( np . sqrt ( h [ : len ( eta ) ] ) * eta ) return ( err , h , etax )
simulate gjr garch process parameters ar : array_like .