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。

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。

优化代码from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA arma_mod20 = sm.tsa.ARIMA(dta,(2,0)).fit() print(arma_mod20.aic,arma_mod20.bic,arma_mod20.hqic) arma_mod01 = sm.tsa.ARIMA(dta,(0,1)).fit() print(arma_mod01.aic,arma_mod01.bic,arma_mod01.hqic) arma_mod10 = sm.tsa.ARIMA(dta,(1,0)).fit() print(arma_mod10.aic,arma_mod10.bic,arma_mod10.hqic)

可以将代码优化为以下形式：

import statsmodels.api as sm

# 设置 ARMA 模型的参数范围
p_range = range(3)
q_range = range(3)

best_aic = float("inf")
best_order = None

# 遍历所有参数组合，找到 AIC 最小的模型
for p in p_range:
    for q in q_range:
        try:
            arma_model = sm.tsa.ARIMA(dta, order=(p, 0, q)).fit()
            if arma_model.aic < best_aic:
                best_aic = arma_model.aic
                best_order = (p, 0, q)
        except:
            continue

# 输出 AIC 最小的模型的参数和值
best_model = sm.tsa.ARIMA(dta, order=best_order).fit()
print(f"AIC: {best_model.aic}, BIC: {best_model.bic}, HQIC: {best_model.hqic}")

这样可以自动遍历所有的参数组合，找到 AIC 最小的模型，并输出其参数和值。同时，还加入了异常处理，以防止出现无法拟合的情况。