arima_model = ARIMA(train_ts, order=(1, 1, 1)) arima_result = arima_model.fit()pred_ts = [] for i in range(len(test_ts)): # 预测ARIMA模型的下一个值 arima_pred = arima_result.forecast()[0][0] # 使用GARCH模型计算方差 var = garch_result.forecast(horizon=1).variance.iloc[-1, 0] # 计算标准差 std = np.sqrt(var) # 计算置信区间 conf_int = (arima_pred - 1.96 * std, arima_pred + 1.96 * std) # 将预测结果添加到列表中 pred_ts.append(arima_pred) # 将预测结果添加到模型中 arima_result = arima_result.append(pd.Series([test_ts[i]], index=[test_ts.index[i]])) garch_result = garch_result.append(pd.Series([arima_result.resid[-1]], index=[test_ts.index[i]]))这段代码错误在哪怎么改正

这段代码没有明确指定 `garch_result`，可能会导致 `NameError` 错误。你需要在代码之前定义 `garch_result`，并确保其已经被初始化。

另外，如果 `test_ts` 是一个时间序列，那么在将预测结果添加到模型中时，可以使用 `pd.Series` 的 `at` 方法，而不是 `append` 方法，以提高性能。

以下是修改后的代码：

# 初始化 garch_result
garch_result = garch_model.fit(update_freq=5).forecast(horizon=len(test_ts), reindex=False)

arima_model = ARIMA(train_ts, order=(1, 1, 1))
arima_result = arima_model.fit()
pred_ts = []
for i in range(len(test_ts)):
    # 预测ARIMA模型的下一个值
    arima_pred = arima_result.forecast()[0][0]
    # 使用GARCH模型计算方差
    var = garch_result.forecast(horizon=1).variance.iloc[-1, 0]
    # 计算标准差
    std = np.sqrt(var)
    # 计算置信区间
    conf_int = (arima_pred - 1.96 * std, arima_pred + 1.96 * std)
    # 将预测结果添加到列表中
    pred_ts.append(arima_pred)
    # 将预测结果添加到模型中
    arima_result = arima_result.append(pd.Series([test_ts[i]], index=[test_ts.index[i]]))
    garch_result.at[test_ts.index[i]] = arima_result.resid[-1]