计算ARIMA-GARCH模型代码

这里提供一个 Python 实现的 ARIMA-GARCH 模型，使用的是 statsmodels 库。

import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
from statsmodels.tsa.stattools import acf, pacf
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf
from arch import arch_model
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = pd.read_csv("data.csv", index_col=0, parse_dates=True)
data = data.dropna()

# 分离训练集和测试集
train_data = data[:int(len(data) * 0.8)]
test_data = data[int(len(data) * 0.8):]

# ARIMA 模型拟合
p = 5
d = 1
q = 2
arima_model = ARIMA(train_data, order=(p, d, q))
arima_result = arima_model.fit()

# 残差分析
resid = arima_result.resid
acf_resid, confint_acf_resid = acf(resid, alpha=0.05)
pacf_resid, confint_pacf_resid = pacf(resid, alpha=0.05)
plot_acf(resid, lags=30)
plot_pacf(resid, lags=30)

# GARCH 模型拟合
garch_model = arch_model(resid, p=1, q=1)
garch_result = garch_model.fit()

# 预测
pred = arima_result.predict(start=len(train_data), end=len(data)-1, dynamic=False)
pred_var = garch_result.forecast(horizon=len(test_data), method='simulation').variance[-1, :]

# 计算均方根误差（RMSE）
rmse = np.sqrt(((test_data.values - pred)**2).mean())

# 可视化
plt.plot(test_data.index, test_data.values, label='true')
plt.plot(test_data.index, pred, label='predict')
plt.fill_between(test_data.index, pred - 1.96 * np.sqrt(pred_var), pred + 1.96 * np.sqrt(pred_var), alpha=0.2)
plt.legend()
plt.show()

print("RMSE:", rmse)

需要注意的是，该代码只是一个示例，具体的模型参数需要根据具体情况来确定。同时，需要预处理数据，确保其满足 ARIMA-GARCH 模型的假设条件。