Traceback (most recent call last): File "D:\kelly\PycharmProjects\pythonProject8\大作业.py", line 39, in <module> am_ar_garch = arch_model(r[:i], mean='ar', lags=1, vol='garch', dist='normal', p=2, q=2) File "D:\python3.10\lib\site-packages\arch\univariate\mean.py", line 1977, in arch_model am = ARX(y, None, lags, hold_back=hold_back, rescale=rescale) File "D:\python3.10\lib\site-packages\arch\univariate\mean.py", line 1455, in __init__ super().__init__( File "D:\python3.10\lib\site-packages\arch\univariate\mean.py", line 266, in __init__ super().__init__( File "D:\python3.10\lib\site-packages\arch\univariate\base.py", line 198, in __init__ raise ValueError( ValueError: NaN or inf values found in y. y must contains only finite values.如何修改报错

这个报错信息告诉我们在使用arch_model函数时，y中含有NaN或inf值，需要将这些非有限值删除或替换，可以使用pandas库中的dropna()函数将NaN值删除，使用numpy库中的isfinite()函数将非有限值替换为NaN或其他值。具体操作可以参考下面的代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np
from arch import arch_model

# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv', index_col=0, parse_dates=True)

# 删除NaN值
data = data.dropna()

# 将非有限值替换为NaN
data[~np.isfinite(data)] = np.nan

# 拟合模型
am = arch_model(data, mean='AR', lags=1, vol='GARCH', p=2, q=2, dist='Normal')
res = am.fit()

# 输出结果
print(res.summary())

在这个示例中，我们首先使用pandas库的dropna()函数删除了数据中的NaN值，然后使用numpy库的isfinite()函数将非有限值替换为NaN。接下来，我们使用arch_model函数拟合了一个AR-GARCH模型，并使用fit()函数拟合模型并输出结果。

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Traceback (most recent call last): File "D:\kelly\PycharmProjects\pythonProject8\大作业.py", line 39, in <module> ar = sm.tsa.AR(data[col]) File "D:\python3.10\lib\site-packages\statsmodels\tsa\ar_model.py", line 822, in __init__ raise NotImplementedError( NotImplementedError: AR has been removed from statsmodels and replaced with statsmodels.tsa.ar_model.AutoReg.上述代码出现报错

这个错误提示说明您使用的版本的`statsmodels`库已经不再支持使用`AR`方法，而应该使用`AutoReg`方法。您需要将代码中的`AR`替换为`AutoReg`。

以下是示例代码：

import pandas as pd
from scipy.stats import skew, kurtosis
import statsmodels.api as sm

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将非数值类型的值替换为NaN
data = data.apply(pd.to_numeric, errors='coerce')

# 计算均值、标准差、最大值、最小值等统计信息
stats = data.describe()

# 计算偏度和峰度
stats.loc['skew'] = skew(data)
stats.loc['kurt'] = kurtosis(data)

# 计算AR系数
ar_coeffs = []
for col in data.columns:
    ar = sm.tsa.AutoReg(data[col], lags=1, trend='c')
    ar_model = ar.fit(ic='aic')
    ar_coeffs.append(ar_model.params[1])

# 将AR系数添加到统计信息中
stats.loc['AR'] = ar_coeffs

# 打印统计信息
print(stats)

在这个示例代码中，我们将`AR`方法替换为`AutoReg`方法，并且使用`lags`参数指定滞后阶数，使用`trend`参数指定是否包含截距。同时，我们也将`ic`参数移动到了`fit()`方法中。

Traceback (most recent call last): File "D:\kelly\PycharmProjects\pythonProject8\大作业.py", line 37, in <module> stats.set_option('display.max_columns', None) File "D:\python3.10\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 5902, in __getattr__ return object.__getattribute__(self, name) AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'set_option'报错怎么修改

这个报错是因为DataFrame没有set_option方法。set_option是pandas的顶层函数。所以你可以将代码修改为：

import pandas as pd

pd.set_option('display.max_columns', None)

这样就可以正确设置pandas的显示选项了。