Python做pp单位根检验

在Python中，进行PP（Phillips-Perron）单位根检验通常用于判断时间序列是否具有平稳性，即该序列是否接近于随机游走过程。Pandas库中的`statsmodels.tsa.stattools.adfuller()`函数可以用于进行这种检验。

以下是一个简单的步骤说明：

1. 首先，你需要安装必要的库，如pandas和statsmodels，如果尚未安装，可以使用pip命令安装：

pip install pandas statsmodels

2. 导入需要的模块：

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

3. 准备你的时间序列数据，假设它是一个名为`your_data`的Series：

data = pd.Series(your_data)

4. 进行ADFuller检验，返回值包括统计量、p-value、滞后阶数等信息：

result = adfuller(data.dropna())  # 如果有缺失值，需要先删除

5. 查看结果。`statistic`是统计量，`pvalue`是显著性水平，一般来说，如果p值小于0.05，则拒绝原假设（即序列存在单位根），认为数据是非平稳的；反之则接受原假设。

print(result)