请写出BIC准则确定GARCH-ARIMA模型阶数的完整matlab代码

下面是一个使用 BIC 准则确定 GARCH-ARIMA 模型阶数的 MATLAB 代码的示例：

% 假设你已经加载了时间序列数据到一个名为 "data" 的变量中
% 假设你已经安装了 Econometrics Toolbox，并导入了相关函数

% 初始化变量
bestAIC = Inf;
bestBIC = Inf;
bestModel = [];

% 设置 ARMA 和 GARCH 模型阶数的搜索范围
pRange = 0:3; % ARMA 模型阶数的范围
qRange = 0:3; % ARMA 模型阶数的范围
rRange = 1:3; % GARCH 模型阶数的范围
sRange = 1:3; % GARCH 模型阶数的范围

% 开始模型阶数搜索
for p = pRange
    for q = qRange
        for r = rRange
            for s = sRange
                try
                    % 创建 GARCH-ARMA 模型对象
                    model = garch(p, q, r, s);
                    modelARMA = arima('ARLags', p, 'MALags', q, 'Variance', model);
                    
                    % 拟合模型并获取 AIC 和 BIC 值
                    [estModel, estParamCov, logL, info] = estimate(modelARMA, data);
                    aic = aicbic(logL, length(estModel), numel(data));
                    bic = aicbic(logL, length(estModel), numel(data));
                    
                    % 更新最佳模型和最小 BIC 值
                    if bic < bestBIC
                        bestBIC = bic;
                        bestModel = estModel;
                    end
                catch
                    % 捕获异常，如果模型拟合失败，则跳过此模型
                    continue;
                end
            end
        end
    end
end

% 输出最佳模型的阶数和 BIC 值
disp('Best GARCH-ARIMA Model:');
disp(bestModel);
disp('BIC: ');
disp(bestBIC);

这段代码通过使用嵌套的循环来搜索 ARMA 和 GARCH 模型的阶数组合，然后拟合模型并计算相应的 BIC 值。最后，它输出具有最小 BIC 值的模型阶数和对应的 BIC 值。

请注意，这只是一个示例代码，具体的实现可能因应用场景和数据特征而有所不同。你可能需要根据你的具体需求对代码进行修改和调整。同时，确保已经安装了 Econometrics Toolbox，并导入了相关函数，以便使用 ARMA 和 GARCH 模型相关的函数。