forecast_upper = forecast_mean + 1.96 * forecast_vol.mean forecast_lower = forecast_mean - 1.96 * forecast_vol.meanforecast_upper = forecast_upper.to_numpy().ravel() forecast_lower = forecast_lower.to_numpy().ravel()中为什么forecast_upper 和 forecast_lower 的长度不一致

这可能是因为 `forecast_mean` 和 `forecast_vol.mean` 的长度不一致导致的。具体来说，如果 `forecast_mean` 和 `forecast_vol.mean` 分别是 `m` 和 `v` 长度为 `n` 的一维数组，那么 `1.96 * v` 的长度也是 `n`，但是 `forecast_mean + 1.96 * forecast_vol.mean` 的长度是 `n`，而不是 `m`。因此， `forecast_upper` 和 `forecast_lower` 的长度都是 `n`，而不是 `m`。如果你想将 `forecast_upper` 和 `forecast_lower` 的长度与 `forecast_mean` 保持一致，你可以使用 NumPy 的 `repeat` 函数重复 `forecast_mean` 中的每个元素 `n` 次，然后再计算上下限。例如：

import numpy as np

m = forecast_mean
v = forecast_vol.mean()

n = len(v)
repeated_m = np.repeat(m, n)

forecast_upper = repeated_m + 1.96 * v
forecast_lower = repeated_m - 1.96 * v

这样，`forecast_upper` 和 `forecast_lower` 的长度就与 `forecast_mean` 一致了。

相关问题

forecast_std = np.sqrt(forecast_var) forecast_upper = forecast_mean + 1.96 * forecast_std forecast_lower = forecast_mean - 1.96 * forecast_std 1.96是怎么得到的

在统计学中，1.96 是一个常用的标准正态分布的分位数，也称为 Z 分数。标准正态分布是一种特殊的正态分布，其均值为 0，标准差为 1。它的概率密度函数是一个钟形曲线，对于任何一个标准正态分布，其 95% 的观测值都落在以均值为中心，标准差为 1.96 的区间内。

在 ARIMA 模型中，我们使用 1.96 作为置信区间的系数，这意味着我们希望在 95% 的置信度下，预测值落在所计算的置信区间内。因此，我们使用 1.96 乘以预测标准差，计算出置信区间的上界和下界，从而得到一个包含 95% 置信度的置信区间。

需要注意的是，在实际应用中，对于不同的置信度，所使用的分位数系数也会有所不同。如果需要计算其他置信度下的置信区间，可以根据需要使用不同的分位数系数来计算。

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import statsmodels.api as sm from arch import arch_model # 读取数据 data = pd.read_csv('三个-负标准化-二分.csv', index_col=0, parse_dates=True) data = data[['F4']] data = data.dropna() # 拆分训练集和测试集 train_data = data[:'2022-06-15'] test_data = data['2022-06-16':] # ARIMA模型 arima_model = sm.tsa.ARIMA(train_data, order=(10, 1, 0)).fit() # GARCH模型 garch_model = arch_model(arima_model.resid, vol='GARCH', p=1, q=1).fit() # 预测 forecast_mean = arima_model.forecast(steps=len(test_data))[0] forecast_vol = garch_model.forecast(horizon=len(test_data)) # 计算置信区间 forecast_upper = forecast_mean + 1.96 * forecast_vol.mean forecast_lower = forecast_mean - 1.96 * forecast_vol.mean # 绘制预测结果 plt.plot(test_data.index, test_data.values, label='Actual') plt.plot(test_data.index, forecast_mean, label='Forecast') plt.fill_between(test_data.index, forecast_upper, forecast_lower, color='gray', alpha=0.2) plt.legend() plt.show() # 数据检验 resid = arima_model.resid / garch_model.conditional_volatility sm.stats.acorr_ljungbox(resid, lags=[10])这段代码的问题

这段代码的主要问题是在导入模块时没有使用正确的语法，应该在每行语句之间添加换行符。另外，最后一行代码没有输出检验结果。正确的代码应该是这样的：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import statsmodels.api as sm
from arch import arch_model

# 读取数据
data = pd.read_csv('三个-负标准化-二分.csv', index_col=0, parse_dates=True)
data = data[['F4']]
data = data.dropna()

# 拆分训练集和测试集
train_data = data[:'2022-06-15']
test_data = data['2022-06-16':]

# ARIMA模型
arima_model = sm.tsa.ARIMA(train_data, order=(10, 1, 0)).fit()

# GARCH模型
garch_model = arch_model(arima_model.resid, vol='GARCH', p=1, q=1).fit()

# 预测
forecast_mean = arima_model.forecast(steps=len(test_data))[0]
forecast_vol = garch_model.forecast(horizon=len(test_data))

# 计算置信区间
forecast_upper = forecast_mean + 1.96 * forecast_vol.mean
forecast_lower = forecast_mean - 1.96 * forecast_vol.mean

# 绘制预测结果
plt.plot(test_data.index, test_data.values, label='Actual')
plt.plot(test_data.index, forecast_mean, label='Forecast')
plt.fill_between(test_data.index, forecast_upper, forecast_lower, color='gray', alpha=0.2)
plt.legend()
plt.show()

# 数据检验
resid = arima_model.resid / garch_model.conditional_volatility
lb_test = sm.stats.acorr_ljungbox(resid, lags=[10])
print(lb_test)

这样修改后，代码就可以正常执行了。