model.resid

在统计学中，回归模型的残差（residual）是指实际观测值与回归模型预测值之间的差异。而model.resid是指在回归模型中，用于表示残差的属性或方法。

具体来说，model.resid是指回归模型对象（例如线性回归、逻辑回归等）中的一个属性，用于获取模型的残差。残差可以通过将实际观测值减去回归模型的预测值得到。model.resid可以返回一个数组或向量，其中包含每个观测值对应的残差值。

使用model.resid可以帮助我们评估回归模型的拟合程度，进而判断模型是否能够很好地解释数据的变异性。如果残差较小且没有明显的模式或趋势，说明模型对数据的拟合较好；反之，如果残差较大或存在明显的模式或趋势，可能意味着模型存在问题或者需要进一步改进。

相关问题

解释：sm.qqplot(arima_model.resid, line='q', ax=ax)

这段代码使用了statsmodels库中的qqplot函数，对ARIMA模型的残差进行了Q-Q图（Quantile-Quantile Plot）分析。具体来说，该函数输入参数为ARIMA模型的残差（即模型预测值与实际值之差），line参数为'q'表示绘制的是理论分位数与样本分位数之间的直线，ax参数为可选的绘图坐标轴。Q-Q图可以用于检验数据是否符合某个分布，如果数据符合正态分布，则Q-Q图上的点将大致位于一条直线上，如果不符合，则点将偏离直线。在ARIMA模型中，Q-Q图可以用于检验残差是否符合正态分布，从而验证模型的合理性。

NameError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp/ipykernel_16548/109399689.py in <module> 1 # 执行流程 ----> 2 if stationarity_test(returns): 3 model = garch_fit(returns) 4 copula = copula_fit(model.resid) 5 var_5d, es_5d = var_es_calculation(model.resid, model, copula) ~\AppData\Local\Temp/ipykernel_16548/3919729943.py in stationarity_test(data) 2 def stationarity_test(data): 3 # ADF检验 ----> 4 adf_pvalue = adfuller(data)[1] 5 # KPSS检验 6 kpss_pvalue = kpss(data)[1] NameError: name 'adfuller' is not defined

It seems like you are encountering a "NameError" in your code. The error message "name 'adfuller' is not defined" is indicating that the function "adfuller" is not recognized. This error is commonly seen when a function or variable is not defined in the current scope or is not imported from a module.

To resolve this error, you need to import the necessary library that contains the "adfuller" function. The "adfuller" function is part of the statsmodels library, so you can add the following import statement at the beginning of your code:

from statsmodels.tsa.stattools import adfuller

This should import the "adfuller" function and make it available for use in your code.