SARIMA(1,1,1)(0,1,2)[12]-GARCH(1,1)模型预测代码

以下是SARIMA(1,1,1)(0,1,2)[12]-GARCH(1,1)模型预测的Python代码示例：

from statsmodels.tsa.statespace.sarimax import SARIMAX
from arch import arch_model

# 拟合SARIMA-GARCH模型
model_sarima = SARIMAX(train_data, order=(1,1,1), seasonal_order=(0,1,2,12))
model_garch = arch_model(model_sarima.resid, vol='GARCH', p=1, q=1)
model = model_sarima.fit(disp=False, start_params=model_garch.fit().params)

# 进行预测
pred = model.predict(start=len(train_data), end=len(train_data)+len(test_data)-1, dynamic=False)

# 对预测结果进行可视化
plt.plot(train_data, label='Train')
plt.plot(test_data, label='Test')
plt.plot(pred, label='SARIMA-GARCH Predicted')
plt.legend()
plt.show()

其中`train_data`和`test_data`分别是训练集和测试集数据，`order`和`seasonal_order`分别是SARIMA模型的参数，`vol`、`p`和`q`分别是GARCH模型的参数。在进行拟合时，需要使用`arch_model()`函数来创建GARCH模型，并使用`fit()`函数来对模型进行拟合。在预测时，需要使用`predict()`函数来进行预测，并指定预测的起始和结束位置。最后，使用可视化方法来展示预测结果。