使用GRACH-MIDAS模型中会出现月频数据和日频数据两种,要怎么进行ADF检验
时间: 2024-02-21 13:57:45 浏览: 42
对于GARCH-MIDAS模型中包含月频和日频数据的情况,我们需要对两种数据分别进行ADF检验,以确定它们是否平稳。ADF检验可以使用`statsmodels.tsa.stattools.adfuller()`函数进行。
以下是一个示例代码,演示如何对月频和日频数据进行ADF检验:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv', index_col=0, parse_dates=True)
# 分别提取月频和日频数据
monthly_data = data.resample('M').last()
daily_data = data
# 对月频数据进行ADF检验
monthly_adf = adfuller(monthly_data['y'])
print('Monthly ADF:')
print('ADF statistic:', monthly_adf[0])
print('p-value:', monthly_adf[1])
print('Critical values:', monthly_adf[4])
# 对日频数据进行ADF检验
daily_adf = adfuller(daily_data['y'])
print('Daily ADF:')
print('ADF statistic:', daily_adf[0])
print('p-value:', daily_adf[1])
print('Critical values:', daily_adf[4])
```
在上面的代码中,我们首先使用`resample()`函数将原始数据按照月份进行重采样,得到月频数据。然后,我们对月频数据和日频数据分别进行ADF检验,并输出检验结果。需要注意的是,ADF检验的p值应该小于0.05,才能拒绝原假设,即序列不平稳。