result01 = sm.tsa.stattools.coint(traindata.SP500,traindata.Shangai) print(result01)
时间: 2024-03-30 07:34:16 浏览: 11
这是一个Python代码段,使用了Statsmodels库中的时间序列分析工具(tsa)中的协整分析函数coint(),对训练数据集traindata中的两个时间序列SP500和Shangai进行协整性检验,并将结果存储在result01中。更具体地说,coint()函数可以用来检验两个时间序列之间是否存在协整性,即它们是否存在长期稳定的关系。函数的第一个参数是第一个时间序列,第二个参数是第二个时间序列,这里分别是traindata.SP500和traindata.Shangai。函数返回一个包含三个元素的元组,分别是t-statistic(t统计量)、p-value(p值)和critical values(临界值)。这些统计量可以用来判断两个时间序列之间的协整性强度和显著性。
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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。
arima_model = sm.tsa.ARIMA(train_data, order=(8, 1, 0)).fit() arima_result = arima_model.fit(disp=False) print(arima_result.summary())检查并修改
这段代码有点问题,因为你用 `arima_model.fit()` 已经进行了拟合,所以不需要再用 `arima_result = arima_model.fit()` 进行一次拟合。可以直接使用 `arima_model.summary()` 来查看 ARIMA 模型的拟合结果。
修改后的代码如下:
```
arima_model = sm.tsa.ARIMA(train_data, order=(8, 1, 0)).fit(disp=False)
print(arima_model.summary())
```
这样就可以查看 ARIMA 模型的拟合结果了。