在建立GARCH模型之前，用Ljung-Box检验ARCH效应代码

以下是使用Python进行Ljung-Box检验的示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd
from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox

# 假设我们有一个时间序列数据，存储在Pandas DataFrame中，以列名"returns"表示收益率
data = pd.read_csv('data.csv')
returns = data['returns']

# 计算收益率的平方作为方差序列
variance = returns ** 2

# 使用statsmodels包中的acorr_ljungbox函数进行Ljung-Box检验
# 我们检验在前10个滞后阶数下，方差序列的自相关是否显著不为0
lags = 10
test_results = acorr_ljungbox(variance, lags=lags)

# 输出检验结果
print('Ljung-Box test results:')
print('Lags\tStatistic\tP-value')
for i in range(lags):
    print(f'{i+1}\t{test_results[0][i]:.4f}\t\t{test_results[1][i]:.4f}')

该代码首先将原始时间序列数据中的收益率平方作为方差序列，然后使用`acorr_ljungbox`函数进行Ljung-Box检验。其中，`lags`参数指定了要检验的滞后阶数，`test_results[0]`返回检验统计量的数值，`test_results[1]`返回检验的p值。最后，代码将检验结果输出到屏幕上。