residuals = y_test - y_hat # 使用GARCH模型对8步预测结果进行修正 garch = arch.arch_model(residuals, vol='GARCH') res = garch.fit() y_test1 后8个数是我的模型预测值 ， 请问，如何计算修正后的预测值

根据您提供的代码，您使用了 GARCH 模型对预测结果进行了修正，修正后的预测值应该是原始预测值加上 GARCH 模型的修正值。具体来说，可以使用以下代码计算修正后的预测值：

# 假设 y_test1 是原始预测值，res 是 GARCH 模型的拟合结果
y_hat_corrected = y_test1 + res.conditional_volatility[-8:]

其中，`res.conditional_volatility[-8:]` 表示使用 GARCH 模型对最后 8 个预测值的条件方差进行了估计，这些条件方差可以用于修正原始预测值。最终得到的 `y_hat_corrected` 就是修正后的预测值。