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

这个错误可能是因为你没有正确安装相关的依赖包或者路径设置不正确。可以尝试以下几个解决方法：

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()将相关路径添加到Python环境中。

3. 确认你的代码中引用了正确的模块名。可以检查代码中import语句的正确性。

希望以上方法可以帮助你解决问题。如果还有问题，可以提供更详细的错误信息和代码，我们一起来解决。

相关问题

from arch.univariate import ConstantMean, ARIMA, GARCH中报错找不到‘ARIMA’引用

这个错误可能是由于没有正确安装 `arch` 包或者在导入 `arch` 包时没有正确指定所需的模块导致的。

首先，你需要确认你已经正确安装了 `arch` 包。可以使用以下命令来安装：

pip install arch

如果已经安装了 `arch` 包，那么你需要检查你的导入语句是否正确。在 `arch` 包中，`ARIMA` 模块包含在 `arch.univariate` 子模块中，所以正确的导入语句应该是：

from arch.univariate import ConstantMean, ARIMA, GARCH

如果你已经按照上述方式正确导入了 `arch.univariate`，但仍然出现找不到 `ARIMA` 的报错，那么可能是因为你的 `arch` 版本过低。你可以尝试升级 `arch` 包来解决此问题：

pip install --upgrade arch

如果上述方法仍然不能解决问题，你可以尝试重新安装 `arch` 包并重新启动解释器。如果问题仍然存在，可能需要进一步检查你的环境设置或代码实现。

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

这个错误提示是因为传递给 arch_model() 函数的 residuals 参数需要是一维数组，但是它可能是多维数组。你可以尝试使用 numpy 的 ravel() 函数将 residuals 数组转换为一维数组，然后再传递给 arch_model() 函数。例如：

import numpy as np
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)

如果这样还是有问题，你可以检查 residuals 数组的形状，确保它是一维的。如果仍然有问题，你可以提供更多的代码和数据，以便更好地帮助你解决问题。