Ljung-Box检验ARCH效应代码

以下是使用Python编写的Ljung-Box检验ARCH效应的代码示例：

import numpy as np
from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox

# 生成随机数
np.random.seed(1)
data = np.random.normal(size=100)

# 计算ARCH效应
residuals = []
for i in range(len(data)):
    if i == 0:
        residuals.append(data[0])
    else:
        residuals.append(data[i] - 0.5 * data[i-1])

# 进行Ljung-Box检验
lbvalue, pvalue = acorr_ljungbox(residuals, lags=10)
print('Ljung-Box统计量：', lbvalue)
print('p值：', pvalue)

在上述代码中，我们首先生成了一个长度为100的随机数序列。然后，我们通过计算该序列的一阶差分来得到一个具有ARCH效应的序列。最后，我们使用`statsmodels`库中的`acorr_ljungbox`函数来进行Ljung-Box检验，其中`lags`参数指定了要检验的滞后阶数。运行代码后，会输出Ljung-Box统计量和对应的p值，以判断序列是否具有显著的自相关性。