Python进行pp单位根检验

在Python中，进行单位根检验通常使用统计库如statsmodels中的ADF（Augmented Dickey-Fuller Test）或者PP（Phillips-Perron Test）等工具。这两个测试都是用于判断时间序列是否具有单位根，即非平稳性。以下是使用PP测试的一个简单示例：

import statsmodels.tsa.stattools as tsaplots

# 假设你有一个名为"your_series"的时间序列数据
your_series = ...

# 进行Phillips-Perron单位根检验
result_pp = tsaplots.adfuller(your_series, regression='c')

# 输出结果信息
print(result_pp)

# 判定标准通常如下：
# - p-value小于显著性水平（例如0.05），则拒绝原假设，认为序列存在单位根
# - p-value大于显著性水平，则接受原假设，认为序列是非随机漂移的