ARDL python

ARDL（Autoregressive Distributed Lag）模型是一种时间序列分析方法，常用于估计变量间的长期和短期影响。在Python中，你可以使用` statsmodels`库中的`tsa`模块来进行ARDL模型的构建。`ARIMA`（自回归整合移动平均模型）和`VAR`（向量自回归）等函数并不直接支持ARDL，但通常需要结合其他工具如`pandas`处理数据，`numpy`进行数值计算，以及`seaborn`或`matplotlib`进行结果可视化。

以下是基本步骤：

1. 导入必要的库：

   import pandas as pd
   import numpy as np
   from statsmodels.tsa.stattools import adfuller
   from statsmodels.tsa.ardl.ARDL import ARDLModel

2. 准备和清洗数据：

   data = pd.read_csv('your_data.csv')  # 加载数据
   data['your_variable'] = data['your_variable'].diff().dropna()  # 检查并处理季节性或趋势

3. 检验变量 Stationarity：

   result = adfuller(data['your_variable'])

4. 构建ARDL模型：

   model = ARDLModel.from_formula('y ~ x1 + x2 + ...', data=data)

5. 训练和估计模型：

   results = model.fit()

6. 分析结果和预测：

   forecast = results.forecast(steps=10)  # 预测未来10步