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python - statsmodels adfuller() 中使用的回归方法?

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-01 03:49:05 32 4
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adfuller() 中使用的回归方法是什么?我正在对时间序列执行增强迪基富勒测试,并且正在尝试两种不同的方法。

首先,我使用 pandas.diff() 获取价格 dy 的变化。然后,我将原始时间序列作为自变量 y 和 dy 作为依赖变量传递到 statsmodels.OLS(dy,y) 中并得到结果。然后,我提取斜率参数 model.params[1] 和斜率参数 model.bse[1] 的标准误差。这些项的商就是我称之为 DF = model.params[1]/model.bse[1] 的 Dickey Fuller 检验统计量。

其次,我将奇异时间价格序列传递到 adfuller() 中,如下所示:

adfstat, pvalue, critvalues, resstore = ts.adfuller(y.y,regression='c',store=True,regresults=True)

现在,要获得迪基·富勒检验统计数据,我只需通过DF = resstore.tvalues[1]

使用 OLS 我得到:

DF = -1.81495580198

使用 adfuller():

DF = -1.56386414181

我想知道这两种方法有什么区别? adfuller() 内部执行的线性回归与 OLS 不同吗?根据我从中获取示例的一本书,我发现 OLS 的结果无疑是正确的。但我更喜欢使用 adfuller(),因为它提供测试统计量的临界值作为输出的一部分。另外,adfuller() 结果似乎有很多回归系数:

print resstore.resols.params ==> 
[-0.00491391 0.02366782 -0.00295179 0.01354619 0.06399901 -0.06018851
-0.00328142 -0.03876784 0.02934003 -0.10224276 0.00227549 0.01042279
-0.04627873 0.05503934 -0.02707106 0.02664511 -0.02428741 0.04894767
-0.06206492 0.00508655]

我通过获取回归线的斜率来确定均值回归的半衰期。这里看起来 adfuller() 正在计算 20 阶回归?这似乎不对。也许我做错了?有人可以解释一下 adfuller() 吗?

最佳答案

这可以通过在 adfuller() 的输入中设置 maxlag=1 来解决

关于python - statsmodels adfuller() 中使用的回归方法?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/38516846/

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