帮我用python写一个基于ARIMA模型的中国GDP预测的模型检测

好的，以下是一个基于ARIMA模型的中国GDP预测的模型检测的代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 读取数据
data = pd.read_csv('china_gdp.csv', header=None, names=['Year', 'GDP'])
data = data.set_index('Year')

# 检查数据平稳性
def check_stationarity(data):
    # 计算滚动统计量
    rolling_mean = data.rolling(window=12).mean()
    rolling_std = data.rolling(window=12).std()

    # 绘制滚动统计量图表
    plt.plot(data, color='blue', label='Original')
    plt.plot(rolling_mean, color='red', label='Rolling Mean')
    plt.plot(rolling_std, color='black', label='Rolling Std')
    plt.legend(loc='best')
    plt.title('Rolling Mean & Rolling Standard Deviation')
    plt.show()

    # 进行DF检验
    result = adfuller(data['GDP'])
    print('ADF Statistic: %f' % result[0])
    print('p-value: %f' % result[1])
    print('Critical Values:')
    for key, value in result[4].items():
        print('\t%s: %.3f' % (key, value))

# 将数据拆分为训练集和测试集
train_size = int(len(data) * 0.8)
train_data, test_data = data.iloc[:train_size], data.iloc[train_size:]

# 训练模型
model = ARIMA(train_data, order=(1, 1, 1))
model_fit = model.fit(disp=0)

# 预测测试集
forecast = model_fit.forecast(steps=len(test_data))[0]
mse = mean_squared_error(test_data, forecast)
print('Mean Squared Error: %.3f' % mse)

# 绘制预测结果
plt.plot(train_data, label='Training Data')
plt.plot(test_data, label='Test Data')
plt.plot(test_data.index, forecast, label='Predicted Data')
plt.legend(loc='best')
plt.title('China GDP Forecast')
plt.show()

# 检查模型残差是否为白噪声
residuals = pd.DataFrame(model_fit.resid)
residuals.plot(kind='kde')
plt.show()
print(residuals.describe())

其中，`china_gdp.csv` 文件是包含中国GDP数据的CSV文件。首先，我们读取数据并绘制滚动统计量图表以及进行DF检验来检查数据的平稳性。然后，我们将数据拆分为训练集和测试集，并使用ARIMA模型对训练集进行训练。接着，我们用模型预测测试集，并计算预测结果与测试集的均方误差。最后，我们绘制预测结果图表，并检查模型残差是否为白噪声。