时间序列模型平稳性python代码

时间序列模型的平稳性检验是时间序列分析的重要步骤之一。下面是使用Python进行时间序列模型平稳性检验的示例代码：

import pandas as pd
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller

# 读取时间序列数据
data = pd.read_csv('data.csv')
series = data['value']

# 进行单位根检验（ADF检验）
result = adfuller(series)
print('ADF统计量: ', result[0])
print('p-value: ', result[1])
print('滞后阶数: ', result[2])
print('观测值数量: ', result[3])
print('临界值: ')
for key, value in result[4].items():
    print('\t{}: {}'.format(key, value))

上述代码中，假设你的时间序列数据保存在名为 "data.csv" 的文件中，其中包含一个名为 "value" 的列，代表时间序列的观测值。首先，我们使用 `pd.read_csv()` 函数读取数据并将其存储在 `series` 变量中。

接下来，我们使用 `adfuller()` 函数进行单位根检验（也称为ADF检验）。该函数返回一个元组，其中包含ADF统计量、p-value、滞后阶数、观测值数量和临界值。我们可以使用这些返回值来判断时间序列的平稳性。

最后，我们打印出ADF统计量、p-value以及临界值。如果p-value小于某个显著性水平（例如0.05），则可以拒绝原假设，即时间序列是非平稳的。反之，如果p-value较大，则无法拒绝原假设，即时间序列可能是平稳的。

请注意，以上代码仅演示了如何进行平稳性检验，你可能需要根据具体情况对数据进行预处理、模型拟合等操作。