# 得到模型的预测值 forecast = stepwise_model.predict_in_sample() # 计算标准化残差 standardized_resid = (model_resid - forecast) / AGresult.conditional_volatility resid_lb = acorr_ljungbox(standardized_resid, lags=10) # 残差序列的自相关图和偏自相关图 fig, ax = plt.subplots(nrows=2, figsize=(10, 8)) fig.subplots_adjust(hspace=0.5) ax[0].plot(resid_lb) ax[0].set_title('Residuals of ARIMA-GARCH Model') ax[1] = plot_acf(resid_lb, ax=ax[1], lags=10) plt.show()问题在哪怎么改

根据你提供的代码和错误信息，可以看出问题出在这段代码中：

ax[0].plot(resid_lb)
ax[0].set_title('Residuals of ARIMA-GARCH Model')
ax[1] = plot_acf(resid_lb, ax=ax[1], lags=10)

其中 `resid_lb` 是使用 `acorr_ljungbox` 函数计算的残差序列的统计量，但是这里的 `plot_acf` 函数需要的是一个时间序列的数据，因此需要把 `resid_lb` 转换成一个时间序列的数据。

可以尝试把 `resid_lb` 替换为 `standardized_resid`，即：

ax[0].plot(standardized_resid)
ax[0].set_title('Residuals of ARIMA-GARCH Model')
ax[1] = plot_acf(standardized_resid, ax=ax[1], lags=10)

这样就可以把标准化残差作为时间序列数据进行自相关图和偏自相关图的绘制了。

相关问题

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

这段代码的主要问题是在导入模块时没有使用正确的语法，应该在每行语句之间添加换行符。另外，最后一行代码没有输出检验结果。正确的代码应该是这样的：

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
lb_test = sm.stats.acorr_ljungbox(resid, lags=[10])
print(lb_test)

这样修改后，代码就可以正常执行了。

# 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=True, d=1, D=1, max_P=15, max_Q=15, trace=True, error_action='ignore', suppress_warnings=True, stepwise=False, max_order=None) model_resid = stepwise_model.resid() print(stepwise_model.summary()) model = arch_model(model_resid, mean='AR', lags=2, vol='GARCH', o=0) # 使用 auto_arima 函数自动确定 p 和 q 的值 stepwise_fit = auto_arima(model_resid, start_p=0, start_q=0, max_p=15, max_q=15, start_P=0, seasonal=True, max_P=15, max_Q=15, d=1, D=1, trace=True, error_action='ignore', suppress_warnings=True, stepwise=False, max_order=None) # 根据自动确定的 p 和 q 的值来拟合模型 model = arch_model(model_resid, mean='AR', lags=2, vol='GARCH', p=stepwise_fit.order[1], q=stepwise_fit.order[2], o=0) AGresult = model.fit(disp='off') print(AGresult.summary())后面加上得到标准化残差的代码

如果你想得到标准化残差，可以在自动选择 ARIMA 模型之后，使用 `stepwise_model.predict_in_sample()` 得到模型的预测值，然后用 `model_resid` 减去预测值，再除以模型的标准差 `AGresult.conditional_volatility`，即可得到标准化残差。示例代码如下：

# 得到模型的预测值
forecast = stepwise_model.predict_in_sample()

# 计算标准化残差
standardized_resid = (model_resid - forecast) / AGresult.conditional_volatility