用PYTHON编写自1971年7月开始，道琼斯工业股票平均价格指数每周收盘价如表所示（行数据）。 890.19 901.8 888.51 887.78 858.43 850.61 856.02 880.91 908.15 912.75 911 908.22 889.31 893.98 893.91 874.85 852.37 839 840.39 812.94 810.67 816.55 859.59 856.75 873.8 881.17 890.2 910.37 906.68 907.44 906.38 906.68 917.59 917.52 22.79 942.43 939.87 942.88 942.28 940.7 962.6 967.72 963.8 954.17 941.23 941.83 961.54 971.25 961.39 934.45 945.06 944.69 929.03 938.06 922.26 920.45 926.7 951.76 964.18 965.83 959.36 970.05 961.24 947.23 943.03 953.27 945.36 930.46 942.81 946.42 984.12 995.26 1005.57 1025.21 1023.43 1033.19 1027.24 1004.21 1020.02 1047.49 1039.36 1026.19 1003.54 980.81 979.46 979.23 959.89 961.32 972.23 963.05 922.71 951.01 931.07 959.36 963.2 922.19 953.87 927.89 895.17 930.84 893.96 920 888.55 879.82 891.71 870.11 885.99 910.9 936.71 908.87 852.38 871.84 863.49 887.57 898.63 886.36 927.9 947.1 971.25 978.63 963.73 987.06 935.28 908.42 891.33 854 822.25 838.05 815.65 818.73 848.02 880.23 841.48 855.47 859.39 843.94 820.4 820.32 855.99 851.92 878.05 887.83 878.13 846.68 847.54 844.81 859.9 834.64 845.9 850.44 818.84 816.65 802.17 853.72 843.09 815.39 802.41 791.77 787.23 787.94 784.57 752.58(1）检验该序列的平稳性。 (2）对该序列拟合适当的ARIMA模型提取水平信息。 (3）考察该序列是否具有条件异方差属性。如果有条件异方差属性，则拟合适当的条件异方差模型。 (4）使用拟合模型预测该序列未来4周的收盘价及收盘价的95％的置信区间。

好的，以下是代码实现的步骤：

步骤1：导入必要的库

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import statsmodels.api as sm
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf
from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox
from arch import arch_model

步骤2：读取数据并进行预处理

data = [890.19, 901.8, 888.51, 887.78, 858.43, 850.61, 856.02, 880.91, 908.15, 912.75, 911, 908.22, 889.31, 893.98, 893.91, 874.85, 852.37, 839, 840.39, 812.94, 810.67, 816.55, 859.59, 856.75, 873.8, 881.17, 890.2, 910.37, 906.68, 907.44, 906.38, 906.68, 917.59, 917.52, 22.79, 942.43, 939.87, 942.88, 942.28, 940.7, 962.6, 967.72, 963.8, 954.17, 941.23, 941.83, 961.54, 971.25, 961.39, 934.45, 945.06, 944.69, 929.03, 938.06, 922.26, 920.45, 926.7, 951.76, 964.18, 965.83, 959.36, 970.05, 961.24, 947.23, 943.03, 953.27, 945.36, 930.46, 942.81, 946.42, 984.12, 995.26, 1005.57, 1025.21, 1023.43, 1033.19, 1027.24, 1004.21, 1020.02, 1047.49, 1039.36, 1026.19, 1003.54, 980.81, 979.46, 979.23, 959.89, 961.32, 972.23, 963.05, 922.71, 951.01, 931.07, 959.36, 963.2, 922.19, 953.87, 927.89, 895.17, 930.84, 893.96, 920, 888.55, 879.82, 891.71, 870.11, 885.99, 910.9, 936.71, 908.87, 852.38, 871.84, 863.49, 887.57, 898.63, 886.36, 927.9, 947.1, 971.25, 978.63, 963.73, 987.06, 935.28, 908.42, 891.33, 854, 822.25, 838.05, 815.65, 818.73, 848.02, 880.23, 841.48, 855.47, 859.39, 843.94, 820.4, 820.32, 855.99, 851.92, 878.05, 887.83, 878.13, 846.68, 847.54, 844.81, 859.9, 834.64, 845.9, 850.44, 818.84, 816.65, 802.17, 853.72, 843.09, 815.39, 802.41, 791.77, 787.23, 787.94, 784.57, 752.58]
df = pd.DataFrame({'Close': data})

步骤3：检验平稳性

使用ADF单位根检验来检验该序列的平稳性。若p值小于0.05，则拒绝原假设，认为序列是平稳的。

result = sm.tsa.stattools.adfuller(df['Close'])
print('ADF Statistic: %f' % result[0])
print('p-value: %f' % result[1])

步骤4：确定模型阶数

使用ACF和PACF图来确定ARIMA模型的阶数。

fig, ax = plt.subplots(2, 1, figsize=(10, 8))
plot_acf(df, lags=30, ax=ax[0])
plot_pacf(df, lags=30, ax=ax[1])
plt.show()

步骤5：拟合ARIMA模型

根据确定的阶数，拟合ARIMA模型。

model = ARIMA(df, order=(1, 1, 1)).fit()
print(model.summary())

步骤6：检验条件异方差

使用LB检验来检验该序列是否具有条件异方差属性。若p值小于0.05，则认为该序列具有条件异方差属性。

lbvalue, pvalue = acorr_ljungbox(model.resid, lags=[10])
print('p-value: ', pvalue)

步骤7：拟合ARCH模型

若序列具有条件异方差属性，则使用ARCH模型进行拟合。

model = arch_model(df, vol='GARCH', p=1, q=1, dist='Normal')
fit_model = model.fit(disp='off')
print(fit_model.summary())

步骤8：预测未来四周收盘价

使用拟合好的模型来预测未来四周的收盘价，并计算95%的置信区间。

forecast = fit_model.forecast(horizon=4)
print(forecast.mean[-1])
print(forecast.residual_variance[-1])
print(forecast.variance[-1])
print(forecast.conf_int())

以上就是实现该问题的代码步骤，需要注意的是，具体的模型阶数、ARCH模型的参数等需要根据实际数据情况来确定。