cannot import name 'arch_model' from 'statsmodels.tsa' (C:\Users\lenovo\anaconda3\Lib\site-packages\statsmodels\tsa\__init__.py)

时间: 2023-11-13 22:03:15 浏览: 180
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解决gedit: symbol lookup error: /home/xxx/libgobject-2.0.so.0: undefined symbol: g_date_copy问题

star5星 · 资源好评率100%
这个错误信息表明在导入statsmodels.tsa.api模块中的ARMA时出现了问题。而根据引用的API文档，新版本已经弃用了statsmodels.tsa.arima_model。因此，你可以尝试使用ARIMA模型来代替ARMA模型。此外，引用中提供了statsmodels.tsa.arima.model.ARIMA的用户手册，你可以参考该手册来了解如何使用ARIMA模型。 至于无法从statsmodels.tsa中导入arch_model的问题，可能是因为你的statsmodels版本过低，arch_model是在较新的版本中才被引入的。你可以尝试更新statsmodels包来解决这个问题。
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E:\anaconda\lib\site-packages\statsmodels\tsa\base\tsa_model.py:834: ValueWarning: No supported index is available. Prediction results will be given with an integer index beginning at start. return get_prediction_index( E:\anaconda\lib\site-packages\arch\__future__\_utility.py:11: FutureWarning: The default for reindex is True. After September 2021 this will change to False. Set reindex to True or False to silence this message. Alternatively, you can use the import comment from arch.__future__ import reindexing to globally set reindex to True and silence this warning. warnings.warn(

这个警告是由于在使用时间序列模型进行预测时，模型没有找到适当的索引。默认情况下，预测结果将使用从“start”开始的整数索引。这通常是因为你没有正确地设置时间序列的索引。建议你检查一下你的代码，确保时间...

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

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...

Traceback (most recent call last): File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexes\range.py", line 385, in get_loc return self._range.index(new_key) ValueError: 0 is not in range The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "F:\pythonproject\ARIMA-GRACH\6.py", line 34, in <module> arima_pred = arima_result.forecast()[0][0] File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\series.py", line 958, in __getitem__ return self._get_value(key) File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\series.py", line 1069, in _get_value loc = self.index.get_loc(label) File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexes\range.py", line 387, in get_loc raise KeyError(key) from err KeyError: 0

from arch import arch_model # 训练 GARCH 模型 garch_model = arch_model(train_ts, p=1, q=1) garch_result = garch_model.fit(update_freq=5).forecast(horizon=len(test_ts), reindex=False) arima_model = ...

报错：cannot import name 'tar_model' from 'statsmodels.tsa.regime_switching'

from arch import arch_model # 读取数据 data = pd.read_csv('data.csv') # 提取中国CPI、美国CPI和美元兑人民币汇率数据 cpi_china = data['China_CPI'] cpi_us = data['US_CPI'] exchange_rate = data['...

Traceback (most recent call last): File "D:\kelly\PycharmProjects\pythonProject7\7.2上证.py", line 33, in <module> am_arch = arch_model(r, mean='constant', vol='arch', p=1, q=0, dist='normal') File "D:\python3.10\lib\site-packages\arch\univariate\mean.py", line 1981, in arch_model am = ConstantMean(y, hold_back=hold_back, rescale=rescale) File "D:\python3.10\lib\site-packages\arch\univariate\mean.py", line 1118, in __init__ super().__init__( File "D:\python3.10\lib\site-packages\arch\univariate\mean.py", line 266, in __init__ super().__init__( File "D:\python3.10\lib\site-packages\arch\univariate\base.py", line 198, in __init__ raise ValueError( ValueError: NaN or inf values found in y. y must contains only finite values.怎么改错

这个错误提示是因为你的数据 r 中存在非数值或无穷大的值，需要先处理一下数据，将其中的非数值或无穷大的值去掉或替换为其他数值。...处理完数据后，再调用 arch_model() 函数就不会出现上述错误了。

Traceback (most recent call last): File "D:\kelly\PycharmProjects\pythonProject8\大作业.py", line 39, in <module> am_ar_garch = arch_model(r[:i], mean='ar', lags=1, vol='garch', dist='normal', p=2, q=2) File "D:\python3.10\lib\site-packages\arch\univariate\mean.py", line 1977, in arch_model am = ARX(y, None, lags, hold_back=hold_back, rescale=rescale) File "D:\python3.10\lib\site-packages\arch\univariate\mean.py", line 1455, in __init__ super().__init__( File "D:\python3.10\lib\site-packages\arch\univariate\mean.py", line 266, in __init__ super().__init__( File "D:\python3.10\lib\site-packages\arch\univariate\base.py", line 198, in __init__ raise ValueError( ValueError: NaN or inf values found in y. y must contains only finite values.如何修改报错

from arch import arch_model # 加载数据 data = pd.read_csv('data.csv', index_col=0, parse_dates=True) # 删除NaN值 data = data.dropna() # 将非有限值替换为NaN data[~np.isfinite(data)] = np.nan # 拟合...

报错：ImportError: cannot import name 'MarkovRegression' from 'statsmodels.tsa.regime_switching'

from statsmodels.tsa.api import VAR import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 data = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['Date'], index_col='Date') # 创建VAR模型 model = VAR(data) # 模型拟合 ...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from statsmodels.tsa.stattools import adfuller from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox from arch import arch_model from pmdarima.arima import auto_arima # 读取Excel数据 data = pd.read_excel('三个-负向标准化-二分.xlsx') data2 = pd.read_excel # 将数据转换为时间序列 data['DATE'] = pd.to_datetime(data['DATE']) # data.set_index('DATE', inplace=True) data = data['F4'] # ADF检验 ADFresult = adfuller(data) print('ADF Statistic: %f' % ADFresult[0]) print('p-value: %f' % ADFresult[1]) if ADFresult[1] > 0.05: # 进行差分 diff_data = data.diff().dropna() # 再次进行ADF检验 AADFresult = adfuller(diff_data) print('ADF Statistic after differencing: %f' % AADFresult[0]) print('p-value after differencing: %f' % AADFresult[1]) data = diff_data# 计算ARIMA-GARCH组合模型的参数 model = arch_model(data, mean='AR', lags=2, vol='GARCH', p=1, o=0, q=1) AGresult = model.fit(disp='off') print(AGresult.summary())在代码后面加上计算预测值和真实值的MSE

from statsmodels.tsa.stattools import adfuller from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox from arch import arch_model from pmdarima.arima import auto_arima # 读取Excel数据 data = pd.read...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import statsmodels.api as sm from arch import arch_model # 读取数据 data = pd.read_csv('三个-负标准化-二分.csv', index_col=0, parse_dates=True) data = data[['F4']] data = data.dropna() # 拆分训练集和测试集 train_data = data[:'2022-06-15'] test_data = data['2022-06-16':] # ARIMA模型 arima_model = sm.tsa.ARIMA(train_data, order=(10, 1, 0)).fit() # GARCH模型 garch_model = arch_model(arima_model.resid, vol='GARCH', p=1, q=1).fit() # 预测 forecast_mean = arima_model.forecast(steps=len(test_data))[0] forecast_vol = garch_model.forecast(horizon=len(test_data)) # 计算置信区间 forecast_upper = forecast_mean + 1.96 * forecast_vol.mean forecast_lower = forecast_mean - 1.96 * forecast_vol.mean # 绘制预测结果 plt.plot(test_data.index, test_data.values, label='Actual') plt.plot(test_data.index, forecast_mean, label='Forecast') plt.fill_between(test_data.index, forecast_upper, forecast_lower, color='gray', alpha=0.2) plt.legend() plt.show() # 数据检验 resid = arima_model.resid / garch_model.conditional_volatility sm.stats.acorr_ljungbox(resid, lags=[10])这段代码的问题

from arch import arch_model # 读取数据 data = pd.read_csv('三个-负标准化-二分.csv', index_col=0, parse_dates=True) data = data[['F4']] data = data.dropna() # 拆分训练集和测试集 train_data = data[:'...

优化这段代码import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from statsmodels.tsa.stattools import adfuller from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox from arch import arch_model from pmdarima.arima import auto_arima # 读取Excel数据 data = pd.read_excel('三个-负向标准化-二分.xlsx') data2 = pd.read_excel # 将数据转换为时间序列 data['DATE'] = pd.to_datetime(data['DATE']) # data.set_index('DATE', inplace=True) data = data['F4'] # ADF检验 ADFresult = adfuller(data) print('ADF Statistic: %f' % ADFresult[0]) print('p-value: %f' % ADFresult[1]) if ADFresult[1] > 0.05: # 进行差分 diff_data = data.diff().dropna() # 再次进行ADF检验 AADFresult = adfuller(diff_data) print('ADF Statistic after differencing: %f' % AADFresult[0]) print('p-value after differencing: %f' % AADFresult[1]) data = diff_data # Ljung-Box检验 # result = acorr_ljungbox(data, lags=10) # print('Ljung-Box Statistics: ', result[0]) # print('p-values: ', result[1]) # 使用auto_arima函数选择最佳ARIMA模型 stepwise_model = auto_arima(data, start_p=0, start_q=0, max_p=15, max_q=15, start_P=0, seasonal=False, d=1, D=1, trace=True, error_action='ignore', suppress_warnings=True, stepwise=True) model_resid = stepwise_model.resid() print(stepwise_model.summary()) # 计算ARIMA-GARCH组合模型的参数 model = arch_model(model_resid, mean='AR', lags=2, vol='GARCH', p=1, o=0, q=1) AGresult = model.fit(disp='off') print(AGresult.summary())

from statsmodels.tsa.stattools import adfuller from arch import arch_model from pmdarima.arima import auto_arima def adf_test(data): """进行ADF检验""" result = adfuller(data) print('ADF Statistic...

statsmodels.tsa

statsmodels.tsa 是一个 Python 库，用于时间序列分析（Time Series Analysis）。它提供了一系列用于模型拟合、预测和诊断时间序列数据的统计方法和模型。statsmodels.tsa 中的一些常用模块包括： 1. ARIMA 模型...
obj

Arch_Kit_Bash.obj

200个雕花，obj格式、

ImportError: dlopen(/Users/cynthia/anaconda3/envs/ChatBot/lib/python3.10/site-packages/PyQt5/QtWidgets.abi3.so, 0x0002): tried: '/Users/cynthia/anaconda3/envs/ChatBot/lib/python3.10/site-packages/PyQt5/QtWidgets.abi3.so' (mach-o file, but is an incompatible architecture (have 'x86_64', need 'arm64')), '/System/Volumes/Preboot/Cryptexes/OS/Users/cynthia/anaconda3/envs/ChatBot/lib/python3.10/site-packages/PyQt5/QtWidgets.abi3.so' (no such file), '/Users/cynthia/anaconda3/envs/ChatBot/lib/python3.10/site-packages/PyQt5/QtWidgets.abi3.so' (mach-o file, but is an incompatible architecture (have 'x86_64', need 'arm64'))

arch -x86_64 /usr/local/Caskroom/miniforge/base/anaconda3/bin/conda create --name pyqt_env python=3.10 arch -x86_64 /usr/local/Caskroom/miniforge/base/anaconda3/bin/conda activate pyqt_env ...

from arch.univariate.arima import ARIMA报错在'__init__.py | __init__.py' 中找不到引用 'arima'

1. 确认你已经安装了相关的依赖包，如statsmodels等，并且版本与代码要求的一致。可以使用pip list命令查看已经安装的包列表。 2. 确认你的Python环境中已经添加了相关的路径。可以使用sys.path.append()将相关路径...

from arch import arch_model model = arch_model(data, vol='GARCH', p=p, q=q) results = model.fit()中arch软件库安装

你可以使用以下命令来安装arch软件库： pip install arch 如果你使用的是Anaconda环境，可以使用以下命令安装： conda install -c bashtage arch 安装完成后，你就可以使用arch_model来构建...
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pandas whl安装包，对应各个python版本和系统(具体看资源名字)，找准自己对应的下载即可！ 下载后解压出来是已.whl为后缀的安装包，进入终端，直接pip install pandas-xxx.whl即可，非常方便。 再也不用担心pip联网下载网络超时，各种安装不成功的问题。
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