python如何实现johansen检验

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：

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：

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

### 回答1：
johansen协整检验是一种用于检验多个时间序列之间是否存在协整关系的方法。在Python中，可以使用statsmodels库中的johansen函数来进行johansen协整检验。该函数可以计算出多个时间序列之间的协整关系，并返回协整关系的统计量和p值等信息。使用johansen函数需要先将时间序列数据转换为numpy数组或pandas数据框格式。

### 回答2：
Johansen协整检验是用于判断数据序列的长期联动性的一种方法，其可以用来检验是否存在多个非平稳时间序列之间的协整关系。在Python中，可以使用statsmodels库中的johansen()方法来进行Johansen协整检验。

使用johansen()方法进行检验需要输入两个参数：数据矩阵和最高阶数。其中，数据矩阵是一个二维数组，每一行表示一个不同的时间序列，每一列表示该时间序列在该时间点上的取值。同时，最高阶数是指协整关系中最高阶数的值，一般选择1或2较为常见。

johansen()方法会输出三个结果：特征值、特征向量和临界值。其中，特征值是一个一维数组，表示协整关系的强度大小；特征向量则是一个二维数组，每一列表示一个特征向量，用来描述协整关系中不同时间序列的权重；临界值则是一个二维数组，代表协整关系存在的可能性。一般来说，特征值大于临界值表示存在协整关系，特征向量则用于解释协整关系中各个时间序列的贡献度。

需要提醒的是，Johansen协整检验虽然可以很好地判断数据序列间的联动程度，但其并不考虑因果关系，因此如果需要考虑因果关系，则需要结合其他方法进行分析。此外，在实际应用中，也需要根据具体情况进行合适的阈值设定，以保证检验的有效性。

### 回答3：
Johansen协整检验是用于检验两个或多个时间序列之间是否存在协整关系的方法之一。它是由Søren Johansen在1988年提出的。协整关系是指两个或多个时间序列在长期趋势上具有共同的变化趋势，使得它们能够相互影响并相互调整。该方法可以帮助我们确定是否可以使用某些数据进行回归分析，而不会因为数据之间的共线性而引入误差。

在Python中，可以使用statsmodels库中的Johansen函数来进行Johansen协整检验。该函数可以接受多个时间序列作为输入，并返回一系列统计结果。

在使用Johansen函数进行协整检验时，需要注意以下几个步骤：

1. 导入必要的库和数据

2. 进行数据预处理，包括时间序列差分或其他预处理方法

3. 对预处理后的数据进行Johansen协整检验，确定存在协整关系的程度

4. 根据检验结果进行进一步分析，如确定最佳回归模型等

需要注意的是，Johansen协整检验在应用中有时会受到样本大小、时间跨度等因素的影响，因此需要根据具体情况进行合理的调整和解释。

总之，Johansen协整检验是一种有效的方法，可以帮助我们确定时间序列之间的协整关系，为进一步的回归分析提供有力的支持。