用python写一个ARMA模型代码

以下是一个简单的ARMA模型代码示例，其中使用了statsmodels库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.arima_process import arma_generate_sample
from statsmodels.tsa.arima_model import ARMA

# 生成ARMA过程数据
np.random.seed(42)
arparams = np.array([0.75, -0.25])  # AR(2)系数
maparams = np.array([0.65, 0.35])  # MA(2)系数
ar = np.r_[1, -arparams]  # AR特征方程系数
ma = np.r_[1, maparams]  # MA特征方程系数
arma_process = arma_generate_sample(ar, ma, nsample=1000)

# 拟合ARMA模型
model = ARMA(arma_process, order=(2, 2))
result = model.fit()

# 绘制原始数据和预测结果
plt.plot(arma_process, label='Original Data')
plt.plot(result.predict(start=0, end=999), label='Predicted Data')
plt.legend()
plt.show()

在这个示例中，我们首先使用了`arma_generate_sample()`函数生成了一个ARMA(2, 2)的时间序列数据，然后使用`ARMA()`函数拟合了一个ARMA(2, 2)模型。最后，我们绘制了原始数据和模型的预测结果。