报错：ImportError: cannot import name 'ThresholdUnitRoot' from 'arch.unitroot'

很抱歉，我之前提到的 `ThresholdUnitRoot` 在 arch 包的 unitroot 模块中并不存在。如果你希望使用门限协整检验，可以尝试使用其他库或方法，比如 `statsmodels.tsa.regime_switching` 或者 `pyflux` 等。

以下是一个使用 `statsmodels.tsa.regime_switching` 进行门限协整检验的示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.api import VAR
from statsmodels.tsa.regime_switching import MarkovRegression
import matplotlib.pyplot as plt

# 数据准备和预处理步骤请自行完成

# 创建VAR模型
model = VAR(data)

# 模型拟合
results = model.fit(maxlags=2, ic='aic')  # 可根据需要调整滞后阶数和信息准则

# 提取残差序列
residuals = results.resid

# 创建Markov Regression模型
mr_model = MarkovRegression(residuals, k_regimes=2, trend='c')
mr_results = mr_model.fit()

# 获取状态转换序列
states = mr_results.smoothed_marginal_probabilities[0]

# 门限协整检验
threshold = 0.5  # 设定阈值，根据需要进行调整
cointegration = np.mean(states) > threshold

if cointegration:
    print("存在非线性协整关系")
else:
    print("不存在非线性协整关系")

# 可视化结果
plt.plot(states, label='State')
plt.axhline(y=threshold, color='r', linestyle='--', label='Threshold')
plt.legend()
plt.show()

请注意，上述代码中的 `data` 是一个包含中国CPI、美国CPI和美元兑人民币汇率的数据集。你需要根据自己的数据集进行适当的调整。

希望这个示例能帮助你使用 `statsmodels.tsa.regime_switching` 进行门限协整检验，并可视化结果。