coint_johansen 函数的第一个参数是这个二维数组，第二个参数是对协整关系的假设。-1 表示不设假设，1 表示设立一个假设。第三个参数是协整关系中的滞后阶数python代码

coint_johansen函数是Python statsmodels包中的一个函数，用于执行 Johansen 检验，以确定一组时间序列是否具有协整关系。它的第一个参数是一个二维数组，其中每一列代表一个时间序列。第二个参数是对协整关系的假设，-1 表示不设假设，1 表示设立一个假设。第三个参数是协整关系中的滞后阶数。例如，下面的代码将执行 Johansen 检验，并假设存在一个协整关系，滞后阶数为2：

from statsmodels.tsa.vector_ar.vecm import coint_johansen

data = [[1, 2, 3], [2, 3, 4], [3, 4, 5]]
result = coint_johansen(data, 1, 2)

在这个例子中，数据是一个三行三列的矩阵，其中每一列代表一个时间序列。假设存在一个协整关系，并且滞后阶数为2。函数将返回一个对象，其中包含 Johansen 检验的结果和其他统计信息。

相关问题

jres = coint_johansen(adf.values, -1, 1)

这段代码使用了 Johansen 协整检验，用于检验多个时间序列之间是否存在长期线性关系。其中，adf.values 是一个二维数组，每一列代表一个时间序列。coint_johansen 函数的第一个参数是这个二维数组，第二个参数是对协整关系的假设。-1 表示不设假设，1 表示设立一个假设。第三个参数是协整关系中的滞后阶数。函数的返回值是一个包含检验结果的对象。

jres = coint_johansen(adf.values, -1, 1)什么意思

这行代码使用 Johansen 协整检验来检验一组时间序列数据是否存在协整关系。其中，`adf.values` 是一个 numpy 数组，存储了待检验的时间序列数据。`-1` 表示检验的阶数，即默认检验最大可能的阶数；`1` 表示是否包含截距项，即检验时是否考虑常数项。`jres` 是一个对象，包含了 Johansen 检验的结果，例如协整向量、特征值等信息。