arma.get_forecast有什么可选参数

`arma.get_forecast` 是 statsmodels 中一个用于生成 ARMA 模型预测结果的方法。它有几个可选参数，具体如下：

- `steps`: 预测步数，即向前预测的期数，默认为1。
- `alpha`: 置信区间的置信水平，默认为0.05。
- `dynamic`: 用于动态预测的标志，如果设置为 True，则每次使用先前的预测值进行预测；如果设置为 False，则每次使用已知值进行预测，默认为 False。
- `exog`: 外生变量，可以是二维数组或 DataFrame，默认为 None。
- `return_conf_int`: 是否返回置信区间，默认为 False。
- `return_raw_forecast`: 是否返回原始预测值，默认为 False。

相关问题

sm.tsa.arma_order_select_ic参数

sm.tsa.arma_order_select_ic函数的参数如下：

- data：时间序列数据，必需。
- max_ar：AR模型的最大阶数，可选，默认值为6。
- max_ma：MA模型的最大阶数，可选，默认值为4。
- ic：信息准则，可选，默认为'AIC'。可选值有'AIC'、'BIC'、'HQIC'等。

函数返回值为一个元组，包含AR和MA模型的最佳阶数。

优化代码from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA arma_mod20 = sm.tsa.ARIMA(dta,(2,0)).fit() print(arma_mod20.aic,arma_mod20.bic,arma_mod20.hqic) arma_mod01 = sm.tsa.ARIMA(dta,(0,1)).fit() print(arma_mod01.aic,arma_mod01.bic,arma_mod01.hqic) arma_mod10 = sm.tsa.ARIMA(dta,(1,0)).fit() print(arma_mod10.aic,arma_mod10.bic,arma_mod10.hqic)

可以将代码优化为以下形式：

import statsmodels.api as sm

# 设置 ARMA 模型的参数范围
p_range = range(3)
q_range = range(3)

best_aic = float("inf")
best_order = None

# 遍历所有参数组合，找到 AIC 最小的模型
for p in p_range:
    for q in q_range:
        try:
            arma_model = sm.tsa.ARIMA(dta, order=(p, 0, q)).fit()
            if arma_model.aic < best_aic:
                best_aic = arma_model.aic
                best_order = (p, 0, q)
        except:
            continue

# 输出 AIC 最小的模型的参数和值
best_model = sm.tsa.ARIMA(dta, order=best_order).fit()
print(f"AIC: {best_model.aic}, BIC: {best_model.bic}, HQIC: {best_model.hqic}")

这样可以自动遍历所有的参数组合，找到 AIC 最小的模型，并输出其参数和值。同时，还加入了异常处理，以防止出现无法拟合的情况。