格兰杰因果检验 python

格兰杰因果检验是一种统计方法，用于检测两个时间序列之间的因果关系。在Python中，可以使用statsmodels库的grangercausalitytests函数来执行格兰杰因果检验。例如，可以使用以下代码进行格兰杰因果检验：

from statsmodels.tsa.stattools import grangercausalitytests
import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含两个时间序列的数据框
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 100, size=(10, 2)), columns=['a', 'b'])

# 执行格兰杰因果检验
grangercausalitytests(df[['a', 'b']], maxlag=2)

在这段代码中，我们首先导入了必要的库，并创建了一个包含两个时间序列的数据框df。然后，我们使用grangercausalitytests函数来执行格兰杰因果检验，其中我们将目标序列设置为b，要预测的序列为a。maxlag参数用于指定最大滞后阶数。

格兰杰因果检验的结论是一种统计估计，它先假设时间序列之间没有因果关系，然后检验能否否定这个假设。如果能否定这个检验，那么说明这份时间序列数据对想要预测的目标是有效的。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python面板时间序列数据预测：格兰杰因果关系检验Granger causality test药品销售实例与可视化...](https://blog.csdn.net/tecdat/article/details/129388782)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [使用python做格兰杰因果检验](https://blog.csdn.net/weixin_35757704/article/details/113031976)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]