VAR协整分析 Python

VAR协整分析是一种用于检验非平稳时间序列是否存在长期稳定协整关系的方法。在Python中，可以使用statsmodels库进行VAR协整分析。首先，需要导入相关的库和数据处理代码。然后，使用statsmodels库中的ols方法建立VAR模型，并使用summary方法查看模型的统计结果。接下来，可以使用resid属性获取模型的残差，并通过绘制残差的密度图和Q-Q图来评估模型的拟合效果。最后，可以使用adfuller方法计算残差的ADF检验的P值，以确定协整关系的存在性。协整检验的目的是验证回归方程所描述的因果关系是否是伪回归，即检验变量之间是否存在稳定的关系。因此，VAR协整分析在时间序列分析中具有重要的应用价值。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [使用python做协整模型分析并进行残差检验](https://blog.csdn.net/qq_26948675/article/details/115227061)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [基于python的统计套利实战（二）之协整检验](https://blog.csdn.net/weixin_42318708/article/details/113674631)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [如何用格兰杰检验、协整对数据进行分析_格兰杰因果检验](https://blog.csdn.net/weixin_39571938/article/details/110776476)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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