arima-grach模型完整代码

以下是一个基于ARIMA-GARCH模型的完整代码示例，使用了Python中的pandas、numpy和statsmodels库：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
from arch import arch_model

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv', index_col=0, parse_dates=True)
data = data.dropna()

# 拆分训练集和测试集
train_data = data[:'2019']
test_data = data['2020':]

# ARIMA模型拟合
model = ARIMA(train_data, order=(2, 1, 2))
model_fit = model.fit(disp=0)

# 预测未来值
forecast = model_fit.forecast(steps=len(test_data))[0]

# GARCH模型拟合
am = arch_model(data, vol='GARCH', p=1, o=0, q=1, dist='Normal')
res = am.fit(update_freq=5)

# 预测波动率
forecast_volatility = res.forecast(horizon=1, start='2020').variance.values[-1, :]

# 计算置信区间
conf_int = res.forecast_interval(test_data.values[-1:], horizon=1)

# 绘制预测结果
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(train_data, label='Train Data')
plt.plot(test_data.index, forecast, label='ARIMA Forecast')
plt.plot(test_data.index, test_data, label='Test Data')
plt.fill_between(test_data.index, conf_int[:, 0], conf_int[:, 1], alpha=0.2)
plt.legend()
plt.title('ARIMA-GARCH Forecast')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Price')
plt.show()

在此示例中，我们首先使用`pd.read_csv()`函数从CSV文件中读取时间序列数据。然后，我们将数据拆分为训练集和测试集，并使用ARIMA模型对训练集进行拟合。接下来，我们使用已拟合的ARIMA模型对测试集进行预测。同时，我们使用GARCH模型对数据的波动率进行建模，并使用已拟合的GARCH模型预测未来的波动率。最后，我们计算置信区间并绘制预测结果。