SARIMA(1,0,0)(2,1,2)[12]-GARCH(1,1)模型预测代码（R语言）不使用“rugarch”包

以下是SARIMA(1,0,0)(2,1,2)[12]-GARCH(1,1)模型预测的R语言代码，不使用“rugarch”包。

首先，导入所需的R包：

library(forecast)
library(tseries)
library(vars)
library(fGarch)

接下来，读取时间序列数据并进行必要的预处理：

data <- read.csv("data.csv") # 读取数据
ts_data <- ts(data[,2], frequency = 12) # 转换为时间序列数据，假设数据每12个时间点重复一次
train_data <- window(ts_data, end = c(2018,12)) # 选择训练集
test_data <- window(ts_data, start = c(2019,1)) # 选择测试集

然后，拟合SARIMA(1,0,0)(2,1,2)[12]模型：

model <- arima(train_data, order = c(1,0,0), seasonal = list(order = c(2,1,2), period = 12))

接着，计算残差序列并拟合GARCH(1,1)模型：

resid <- residuals(model)
garch_model <- garchFit(formula = ~ garch(1,1), data = resid, trace = FALSE)

最后，使用所得到的SARIMA-GARCH模型进行预测：

forecast_length <- length(test_data)
sarima_forecast <- forecast(model, h = forecast_length)
garch_forecast <- predict(garch_model, n.ahead = forecast_length)$forecast
final_forecast <- sarima_forecast$mean + garch_forecast

其中，`final_forecast`即为使用SARIMA(1,0,0)(2,1,2)[12]-GARCH(1,1)模型预测的结果。