Traceback (most recent call last): File "F:\pythonproject\ARIMA-GRACH\3.py", line 34, in <module> arch_model = arch_model(residuals, p=8, q=0) File "E:\anaconda\lib\site-packages\arch\univariate\mean.py", line 1970, in arch_model am = ConstantMean(y, hold_back=hold_back, rescale=rescale) File "E:\anaconda\lib\site-packages\arch\univariate\mean.py", line 1107, in __init__ super().__init__( File "E:\anaconda\lib\site-packages\arch\univariate\mean.py", line 264, in __init__ super().__init__( File "E:\anaconda\lib\site-packages\arch\univariate\base.py", line 192, in __init__ self._y_series = cast(pd.Series, ensure1d(y, "y", series=True)) File "E:\anaconda\lib\site-packages\arch\utility\array.py", line 67, in ensure1d raise ValueError(f"{name} must be squeezable to 1 dimension") ValueError: y must be squeezable to 1 dimension

这个错误提示是因为传递给 arch_model() 函数的 residuals 参数需要是一维数组，但是它可能是多维数组。你可以尝试使用 numpy 的 ravel() 函数将 residuals 数组转换为一维数组，然后再传递给 arch_model() 函数。例如：

import numpy as np
from arch import arch_model

# 将 residuals 转换为一维数组
residuals_1d = np.ravel(residuals)

# 使用转换后的 residuals 调用 arch_model() 函数
arch_model = arch_model(residuals_1d, p=8, q=0)

如果这样还是有问题，你可以检查 residuals 数组的形状，确保它是一维的。如果仍然有问题，你可以提供更多的代码和数据，以便更好地帮助你解决问题。