jres = coint_johansen(adf.values, -1, 1)什么意思

时间: 2024-01-24 22:19:55 浏览: 163
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eclipse-java-2020-03-win32_64.zipjdk-8u152-windows-x64.exe

这行代码使用 Johansen 协整检验来检验一组时间序列数据是否存在协整关系。其中，`adf.values` 是一个 numpy 数组，存储了待检验的时间序列数据。`-1` 表示检验的阶数，即默认检验最大可能的阶数；`1` 表示是否包含截距项，即检验时是否考虑常数项。`jres` 是一个对象，包含了 Johansen 检验的结果，例如协整向量、特征值等信息。
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jres-core-0.1.14.jar

ElasticSearch 的 HTTP 客户端，对 ElasticSearch 库没有任何代码依赖。 com.blacklocus.jres/jres-core/0.1.14/jres-core-0.1.14.jar

jres = coint_johansen(adf.values, -1, 1)

其中，adf.values 是一个二维数组，每一列代表一个时间序列。coint_johansen 函数的第一个参数是这个二维数组，第二个参数是对协整关系的假设。-1 表示不设假设，1 表示设立一个假设。第三个参数是协整关系中的滞后...

# 进行Johansen检验 jres = coint_johansen(df, 0, 1) # 输出结果 print('Eigenvalues: ', jres.eig) print('Critical values (90%, 95%, 99%) of trace statistic: ', jres.trace_stat_crit_vals) print('Critical values (90%, 95%, 99%) of max eigenvalue statistic: ', jres.max_eig_stat_crit_vals)

第三个参数 1 表示我们要对一阶差分后的数据进行一次 Johansen 检验。 jres 是返回的检验结果对象，其中 jres.eig 属性包含了 Johansen 检验的特征值。如果某个特征值接近于 0，则说明这个时间序列对共同趋势...

什么意思print('trace statistic: ', jres.lr1) print('max eigenvalue statistic: ', jres.lr2) # 进行Johansen检验 # 输出结果 print('Eigenvalues: ', jres.eig) print('Critical values (90%, 95%, 99%) of trace statistic: ', jres.trace_stat_crit_vals) print('Critical values (90%, 95%, 99%) of max eigenvalue statistic: ', jres.max_eig_stat_crit_vals) trace statistic: [nan -0.] max eigenvalue statistic: [nan -0.] Eigenvalues: [1.5 0. ] Critical values (90%, 95%, 99%) of trace statistic: [[10.4741 12.3212 16.364 ] [ 2.9762 4.1296 6.9406]] Critical values (90%, 95%, 99%) of max eigenvalue statistic: [[ 9.4748 11.2246 15.0923] [ 2.9762 4.1296 6.9406]]

这段代码是进行 Johansen 检验，用于检验是否存在协整关系。在这个例子中，输出结果显示 trace statistic 和 max eigenvalue statistic 的值都为 nan，这意味着无法进行 Johansen 检验，可能是因为数据不足或者数据...

print('trace statistic: ', jres.lr1) print('max eigenvalue statistic: ', jres.lr2) # 进行Johansen检验 # 输出结果 print('Eigenvalues: ', jres.eig) print('Critical values (90%, 95%, 99%) of trace statistic: ', jres.trace_stat_crit_vals) print('Critical values (90%, 95%, 99%) of max eigenvalue statistic: ', jres.max_eig_stat_crit_vals) trace statistic: [40.01598228 4.74157044] max eigenvalue statistic: [35.27441184 4.74157044] Eigenvalues: [0.98783633 0.44716534] Critical values (90%, 95%, 99%) of trace statistic: [[10.4741 12.3212 16.364 ] [ 2.9762 4.1296 6.9406]] Critical values (90%, 95%, 99%) of max eigenvalue statistic: [[ 9.4748 11.2246 15.0923] [ 2.9762 4.1296 6.9406]]什么意思

这段代码是进行 Johansen 检验，用于检验多个时间序列之间是否存在协整关系。其中，trace statistic 表示两个序列共同漂移的程度，max eigenvalue statistic 表示漂移的主导序列。Eigenvalues 表示协整方程的特征值...
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print('Eigenvalues: ', jres.eig) print('Critical values (90%, 95%, 99%) of trace statistic: ', jres.trace_stat_crit_vals) print('Critical values (90%, 95%, 99%) of max eigenvalue statistic: ', jres.max_eig_stat_crit_vals) Eigenvalues: [0.80059337 0.28819051] Critical values (90%, 95%, 99%) of trace statistic: [[10.4741 12.3212 16.364 ] [ 2.9762 4.1296 6.9406]] Critical values (90%, 95%, 99%) of max eigenvalue statistic: [[ 9.4748 11.2246 15.0923] [ 2.9762 4.1296 6.9406]]什么意思

这段代码是进行 Johansen 协整检验的结果输出，其中： - Eigenvalues：是协整方程的特征根（eigenvalue），用于判断是否存在协整关系。在这个例子中，有两个特征根，分别为0.80059337和0.28819051。 - Critical ...
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