用statsmodels库进行hp滤波
时间: 2023-06-30 20:19:40 浏览: 169
除了使用SciPy库实现HP滤波之外,还可以使用statsmodels库提供的HP滤波函数。以下是一个示例代码,演示如何使用statsmodels库对GDP增速进行HP滤波:
```python
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('gdp.csv', index_col='year')
# 选择GDP增速列
gdp_growth = df['gdp_growth']
# 应用HP滤波
cycle, trend = sm.tsa.filters.hpfilter(gdp_growth, lamb=1600)
# 绘制结果
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))
ax.plot(df.index, gdp_growth, label='原始数据')
ax.plot(df.index, trend, label='趋势')
ax.set_title('GDP增速数据的HP滤波')
ax.set_xlabel('年份')
ax.set_ylabel('增速(%)')
ax.legend()
plt.show()
```
在上述代码中,我们使用了statsmodels库提供的`hpfilter`函数对GDP增速数据进行HP滤波,该函数返回了趋势和周期两个部分。`lamb`参数指定了HP滤波器中的平滑度参数,其值越大表示趋势越平滑。最后,我们绘制了原始数据和趋势的对比图。
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