plt.plot(test_data.index, test_data.values, label='Actual') plt.plot(test_data.index, forecast_mean, label='Forecast') forecast_upper = forecast_upper.to_numpy().ravel() forecast_lower = forecast_lower.to_numpy().ravel() 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)检查这段代码的问题

这段代码看起来是用于展示预测结果并检验模型拟合效果的。可能存在以下问题：

1. 可能需要先导入 Matplotlib 和 Statsmodels 库，否则会报错。
2. 某些变量和数据没有定义或导入，需要确认是否已经准备好了所有需要的变量和数据。
3. 在第一行代码中，`test_data.index` 和 `test_data.values` 是否已经正确定义，否则会出现错误。
4. 在第二行代码中，`forecast_mean` 变量是否已经定义，如果没有定义则会出现错误。
5. 在第三行代码中，`forecast_upper` 和 `forecast_lower` 变量是否已经定义，如果没有定义则会出现错误。
6. 在第四行代码中，是否正确设置了 `color` 和 `alpha` 参数，如果参数设置不正确则可能会导致填充结果不正确。
7. 在最后几行代码中，`arima_model` 和 `garch_model` 变量是否已经定义并且正确拟合了数据，如果没有定义或者拟合错误则会导致模型检验结果不正确。
8. 在最后几行代码中，`resid` 变量是否已经定义，如果没有定义则会出现错误。
9. 在最后几行代码中，`sm.stats.acorr_ljungbox` 函数的参数是否正确设置，如果参数设置不正确则会导致模型检验结果不正确。