model_arima函数

`model_arima()` 函数是一个能够拟合自回归移动平均模型（ARIMA）的函数，它是从 `statsmodels` 库中导入的。ARIMA 模型是一种用于时间序列分析的经典方法，它可以通过将时间序列中的趋势、季节性和随机性进行分解，并对其进行建模和预测。

`model_arima()` 函数的基本用法如下：

from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA

# 创建 ARIMA 模型对象
model = ARIMA(data, order=(p, d, q))

# 拟合模型
model_fit = model.fit()

# 预测未来值
forecast = model_fit.forecast(steps=n)

其中，`data` 是一个时间序列数据，`p`、`d` 和 `q` 分别代表 ARIMA 模型的三个参数，`model_fit.forecast()` 函数可以用来预测未来的值。

需要注意的是，ARIMA 模型的参数选择需要经过一定的调参过程，以获得最好的拟合效果。

相关问题

# 使用auto_arima函数选择最佳ARIMA模型 stepwise_model = auto_arima(data, start_p=0, start_q=0, max_p=15, max_q=15, start_P=0, seasonal=True, d=1, D=1, max_P=15, max_Q=15, trace=True, error_action='ignore', suppress_warnings=True, stepwise=False, max_order=None) model_resid = stepwise_model.resid() print(stepwise_model.summary()) model = arch_model(model_resid, mean='AR', lags=2, vol='GARCH', o=0) # 使用 auto_arima 函数自动确定 p 和 q 的值 stepwise_fit = auto_arima(model_resid, start_p=0, start_q=0, max_p=15, max_q=15, start_P=0, seasonal=True, max_P=15, max_Q=15, d=1, D=1, trace=True, error_action='ignore', suppress_warnings=True, stepwise=False, max_order=None) # 根据自动确定的 p 和 q 的值来拟合模型 model = arch_model(model_resid, mean='AR', lags=2, vol='GARCH', p=stepwise_fit.order[1], q=stepwise_fit.order[2], o=0) AGresult = model.fit(disp='off') print(AGresult.summary())后面加上得到标准化残差的代码

如果你想得到标准化残差，可以在自动选择 ARIMA 模型之后，使用 `stepwise_model.predict_in_sample()` 得到模型的预测值，然后用 `model_resid` 减去预测值，再除以模型的标准差 `AGresult.conditional_volatility`，即可得到标准化残差。示例代码如下：

# 得到模型的预测值
forecast = stepwise_model.predict_in_sample()

# 计算标准化残差
standardized_resid = (model_resid - forecast) / AGresult.conditional_volatility