python如何实现johansen检验
时间: 2023-06-29 07:05:00 浏览: 650
Johansen检验是用于检验多元时间序列是否具有共同的长期趋势的统计方法。Python中可以使用statsmodels库来实现Johansen检验。
下面是一个简单的例子:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.vector_ar.vecm import coint_johansen
# 生成时间序列数据
np.random.seed(100)
data = np.random.randn(100, 3)
df = pd.DataFrame(data, columns=['x1', 'x2', 'x3'])
# Johansen检验
jres = coint_johansen(df.values, -1, 1)
print('trace statistic: ', jres.lr1)
print('max eigenvalue statistic: ', jres.lr2)
```
这里使用了numpy生成了一个100 x 3的随机矩阵作为时间序列数据,然后使用coint_johansen函数进行Johansen检验。coint_johansen函数的第一个参数是数据矩阵,第二个参数是假设的阶数,-1表示不指定阶数,第三个参数是是否包含截距项。
Johansen检验的结果包括trace statistic和max eigenvalue statistic两个统计量,也可以通过jres.eig和jres.evec分别获取特征值和特征向量的信息。
相关问题
python制作# Johansen检验 附有代码
Johansen检验是用于检验时间序列之间协整关系的一种常用方法。在Python中,可以使用statsmodels库来进行Johansen检验的实现。下面是一个简单的例子:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.vector_ar.vecm import coint_johansen
# 生成一个随机的3个时间序列数据
np.random.seed(123)
data = np.random.randn(100, 3)
df = pd.DataFrame(data, columns=['x1', 'x2', 'x3'])
# 进行Johansen检验
jres = coint_johansen(df, 0, 1)
# 输出结果
print('Eigenvalues: ', jres.eig)
print('Critical values (90%, 95%, 99%) of trace statistic: ', jres.trace_stat_crit_vals)
print('Critical values (90%, 95%, 99%) of max eigenvalue statistic: ', jres.max_eig_stat_crit_vals)
```
在上面的例子中,我们首先使用numpy生成了一个包含3个时间序列的数据集,然后使用coint_johansen函数进行了Johansen检验。最后输出了检验结果,包括特征值、迹统计量的临界值和最大特征值统计量的临界值。
需要注意的是,Johansen检验需要满足一些假设条件,比如时间序列需要是平稳的、线性且无趋势的等。因此,在使用Johansen检验时需要对数据进行一些预处理,以确保满足这些假设条件。
johansen协整检验python
Johansen协整检验是用于检验时间序列数据中是否存在协整关系的一种方法。在Python中,可以使用statsmodels库中的coint函数来进行Johansen协整检验。首先,我们需要导入相关的库和数据,然后使用coint函数进行检验。
假设我们有两个时间序列数据X和Y,我们可以按照以下步骤进行Johansen协整检验。首先,我们需要导入statsmodels库,并使用它来进行数据处理和分析。然后,我们可以使用coint函数来进行Johansen协整检验。
在使用coint函数时,我们需要传入需要进行检验的时间序列数据,以及一些其他的参数,比如在检验中要使用的滞后阶数。然后,coint函数会返回一些结果,比如是否存在协整关系,以及相关的统计量和P值等。
最后,根据Johansen协整检验的结果,我们可以判断时间序列数据中是否存在协整关系,从而为进一步的数据分析和模型建立提供依据。
总之,Johansen协整检验是一种重要的方法,可以帮助我们在时间序列数据分析中判断变量之间的长期关系。在Python中,我们可以使用statsmodels库中的coint函数来进行Johansen协整检验,从而进行数据分析和建模。
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