arma-garch模型python代码

以下是ARMA-GARCH模型的Python代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from arch import arch_model
from statsmodels.tsa.arima_model import ARMA

# 导入数据
data = pd.read_csv('data.csv', index_col='Date', parse_dates=True)

# 拆分训练集和测试集
train_data = data[:'2019']
test_data = data['2019':]

# 拟合ARMA模型
arma_model = ARMA(train_data, order=(1, 1))
arma_result = arma_model.fit()

# 计算残差
residuals = arma_result.resid

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

# 预测测试集
forecast = garch_result.forecast(horizon=len(test_data))

# 计算均方误差
mse = np.mean((forecast.mean['h.1'] - test_data) ** 2)

# 绘制预测结果
plt.plot(data.index, data.values, label='Actual')
plt.plot(forecast.mean.index, forecast.mean['h.1'].values, label='Predicted')
plt.legend()
plt.show()

说明：
1. 使用了Pandas、NumPy、Matplotlib、Arch和Statsmodels库；
2. 数据存储在名为“data.csv”的文件中，需要根据实际情况进行修改；
3. 首先将数据拆分为训练集和测试集，然后拟合ARMA模型，并计算出残差；
4. 使用拟合的残差拟合GARCH模型，并预测测试集；
5. 计算预测结果的均方误差，并进行绘图。