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

好的，以下是使用R语言中的“forecast”包进行SARIMA-GARCH模型预测的代码，不涉及“rugarch”包：

#加载所需包
library(forecast)

#读取数据
data <- read.csv("data.csv")

#拟合SARIMA-GARCH模型
sarima_garch_model <- arima(data$y, order=c(1,1,1), seasonal=list(order=c(0,1,2), period=12), method="ML")
garch_residuals <- sarima_garch_model$residuals / sqrt(sarima_garch_model$sigma2)
garch_model <- arima(garch_residuals^2, order=c(1,0,1), method="ML")

#进行模型预测
sarima_garch_pred <- predict(sarima_garch_model, n.ahead=30)
garch_pred <- predict(garch_model, n.ahead=30)
final_pred <- sarima_garch_pred$pred + sqrt(garch_pred$pred)

#绘制预测图
plot(data$y, type="l", xlab="Time", ylab="Value", main="SARIMA(1,1,1)(0,1,2)[12]-GARCH(1,1) Model Forecast")
lines(final_pred, col="red")
legend("topleft", legend=c("Observed", "Forecast"), col=c("black", "red"), lty=1)

以上代码中，我们首先读取数据，然后使用“arima”函数拟合SARIMA-GARCH模型，其中SARIMA部分的阶数为(1,1,1)(0,1,2)[12]，GARCH部分的阶数为(1,1)。随后，我们使用“predict”函数进行模型预测，并将SARIMA-GARCH模型的预测结果和GARCH模型的预测结果进行组合得到最终的预测结果。最后，我们使用“plot”函数绘制预测图，并使用“legend”函数添加图例。

希望以上代码可以帮助到你。