天津2011-2021能源消费与工业发展动态研究，协整检验Python附有代码

以下是一个简单的Python代码实现，包括数据预处理、协整检验、残差检验和结果可视化：

# 导入所需的库
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller, coint

# 读取数据
data = pd.read_csv('energy_industry.csv', index_col=0)

# 数据预处理：计算能源消费与工业增加值的增长率
data['energy_growth'] = data['能源消费'].pct_change()
data['industry_growth'] = data['工业增加值'].pct_change()

# 协整检验
result = coint(data['energy_growth'], data['industry_growth'])
print('协整检验结果：', result)

# 残差检验
residuals = (data['industry_growth'] - result[1] * data['energy_growth']) / result[0]
residuals.plot()
plt.title('残差图')
plt.show()

# 结果可视化
data[['energy_growth', 'industry_growth']].plot()
plt.title('能源消费和工业增加值增长率')
plt.show()

其中，`energy_industry.csv` 是包含天津市2011-2021年能源消费和工业增加值数据的CSV文件。数据预处理部分计算了能源消费和工业增加值的增长率，协整检验使用了 `coint` 函数，残差检验部分计算了残差并绘制了残差图。最后，使用 `matplotlib` 库绘制了能源消费和工业增加值增长率的时序图。