ARIMA模型进行LB统计量检验python代码

下面是使用Python进行ARIMA模型的LB统计量检验的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA

# 读取时间序列数据
data = pd.read_csv("data.csv", index_col=0, parse_dates=True)

# 训练ARIMA模型
model = ARIMA(data, order=(1, 1, 1))
result = model.fit()

# 计算残差序列的自相关系数
acf, _, _, _ = sm.tsa.stattools.acf(result.resid, nlags=20, qstat=True, alpha=0.05)

# 计算LB统计量和临界值
h = 10
m = len(result.resid)
Q = m * (m + 2) * np.sum(acf[1:h+1]**2 / (m - np.arange(1, h+1)))
df = h
crit = stats.chi2.ppf(0.95, df)

# 输出检验结果
if Q > crit:
    print("Reject the null hypothesis of no autocorrelation in the residuals.")
else:
    print("Accept the null hypothesis of no autocorrelation in the residuals.")

需要注意的是，该代码仅供参考，实际应用中需要根据具体情况进行修改。