model = ARIMA(train_data, order=(13, 1, 9)) model_fit = model.fit(disp=0、

这是 ARIMA 模型的训练代码，其中 train_data 是训练数据，order=(13, 1, 9) 表示模型的参数，disp=0 表示不输出训练过程中的调试信息。

具体来说，ARIMA 模型是一种用于时间序列预测的模型，它基于时间序列的自相关性和移动平均性来预测未来的数值。其中，AR 表示自回归模型，MA 表示移动平均模型，I 表示差分，也就是对原始时间序列进行一阶差分，使其变得平稳。

在训练过程中，我们需要选择合适的 ARIMA 参数，即 AR、MA 和 I 的阶数。这里我们选择了 AR=13，MA=9，I=1，这些参数需要根据实际情况进行调整。训练完成后，我们就可以使用模型来预测未来的数值了。

相关问题

arima_model = sm.tsa.ARIMA(train_data, order=(8, 1, 0)).fit() arima_result = arima_model.fit(disp=False) print(arima_result.summary())检查并修改

这段代码有点问题，因为你用 `arima_model.fit()` 已经进行了拟合，所以不需要再用 `arima_result = arima_model.fit()` 进行一次拟合。可以直接使用 `arima_model.summary()` 来查看 ARIMA 模型的拟合结果。

修改后的代码如下：

arima_model = sm.tsa.ARIMA(train_data, order=(8, 1, 0)).fit(disp=False)
print(arima_model.summary())

这样就可以查看 ARIMA 模型的拟合结果了。

arima_model = sm.tsa.ARIMA(train_data, order=(8, 1, 0)).fit() print(arima_model.summary()) # 预测未来值 arima_pred = arima_model.predict(start='2022-06-16', end='2022-06-30', typ='levels') # 计算残差并拟合ARCH模型 residuals = test_data - arima_pred arch_model = arch_model(residuals, p=1, q=1) arch_result = arch_model.fit(disp='off') print(arch_result.summary())检查并修改

这段代码看起来是进行时间序列预测和建模的过程，但是需要注意一些问题：

1. 在进行ARIMA模型拟合时，需要对数据进行平稳性检验和差分处理，以确保模型的准确性。

2. 在计算残差并拟合ARCH模型时，需要注意是否使用了正确的残差序列。在这里，应该使用测试集与预测值之间的残差序列，而不是训练集与预测值之间的残差序列。

3. 在建立ARCH模型时，需要通过检查p值和q值是否在合理范围内来确定模型的可靠性。

4. 输出结果时，需要仔细检查每个模型的参数和系数，并对结果进行解释。

综上所述，建议您对代码进行以下修改：

1. 确保输入的数据已经进行平稳性检验和差分处理。

2. 修改计算残差并拟合ARCH模型的代码，使用测试集与预测值之间的残差序列。

3. 对建立的ARCH模型进行检查，确保p值和q值在合理范围内。

4. 对每个模型的输出结果进行仔细检查和解释。