HAC检验 python

根据提供的引用内容，没有直接与HAC检验相关的代码或方法。但是，可以使用Python中statsmodels包中的HAC函数来进行HAC检验。下面是一个简单的例子：

import statsmodels.api as sm
from statsmodels.stats.diagnostic import het_white, het_breuschpagan
from statsmodels.stats.diagnostic import het_white as white_test

# 加载数据
data = sm.datasets.macrodata.load_pandas().data
data.index = data['year']
data = data[['realgdp','realcons','realinv']]

# 添加常数项
data = sm.add_constant(data)

# 拟合线性回归模型
model = sm.OLS(data['realgdp'], data[['const', 'realcons', 'realinv']]).fit()

# 进行HAC检验
hac_test = model.get_robustcov_results(cov_type='HAC', maxlags=1)

# 输出结果
print(hac_test.summary())

上述代码中，我们首先加载了一个数据集，然后添加了常数项并拟合了一个线性回归模型。接下来，我们使用get_robustcov_results函数来进行HAC检验，并将cov_type参数设置为'HAC'，将maxlags参数设置为1。最后，我们输出了检验结果的摘要。