Traceback (most recent call last): File "F:\pythonproject\ARIMA-GRACH\9.py", line 67, in <module> print('Ljung-Box Statistics of Residuals: ', resid_lb[0]) File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 3505, in __getitem__ indexer = self.columns.get_loc(key) File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3623, in get_loc raise KeyError(key) from err KeyError: 0

这个错误提示是因为 `resid_lb[0]` 语句中的 `0` 是一个无效的列名。`acorr_ljungbox()` 函数返回的结果是一个 tuple，其中第一个元素是 Ljung-Box 统计量的数组，而不是一个 DataFrame。因此，你需要使用下标访问数组中的元素，例如：

resid_lb = acorr_ljungbox(AGresult.resid, lags=10)
print('Ljung-Box Statistics of Residuals: ', resid_lb[0])  # 访问数组中的第一个元素
print('p-values of Residuals: ', resid_lb[1])  # 访问数组中的第二个元素

这样就可以访问 Ljung-Box 统计量和 p 值的数组，分别是 `resid_lb[0]` 和 `resid_lb[1]`。

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Traceback (most recent call last): File "F:\pythonproject\ARIMA-GRACH\5.py", line 22, in <module> best_param = pdq[aic.index(min(aic))] ValueError: min() arg is an empty sequence

这个错误通常是由于没有找到最小值导致的。具体来说，在这里的问题可能是 `aic` 列表为空，因此无法找到最小值。这可能是因为代码中的某些参数设置不正确或数据不完整。

您可以尝试检查是否已正确设置所有参数，并确保数据集中有足够的数据点。您还可以尝试使用 `print` 语句打印变量，以便查看它们的值是否正确。如果以上方法都没有解决问题，请提供更多的代码和数据信息，以便我可以更好地帮助您解决问题。

Traceback (most recent call last): File "F:\pythonproject\ARIMA-GRACH\3.py", line 27, in <module> arima_result = arima_model.fit(disp=False) File "E:\anaconda\lib\site-packages\statsmodels\base\wrapper.py", line 34, in __getattribute__ obj = getattr(results, attr) AttributeError: 'ARIMAResults' object has no attribute 'fit'

这个错误提示表明你在一个`ARIMAResults`对象上调用了`fit()`方法，但是`ARIMAResults`类并没有该方法。`ARIMAResults`对象是通过对`ARIMA`模型进行拟合后生成的结果对象，而拟合过程实际上是在`ARIMA`模型对象上进行的。因此，你需要使用`ARIMA`对象的`fit()`方法来拟合模型，而不是在`ARIMAResults`对象上调用该方法。