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。