动态因子模型对数据差分或对数差分去掉单位根和趋势项得到平稳变量的代码
时间: 2024-05-10 19:15:40 浏览: 25
假设我们有一个时间序列数据集,名为`ts_data`,其中包含两个变量`x`和`y`,我们可以使用Python中的`statsmodels`库来实现动态因子模型并去除单位根和趋势项,其代码如下:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
# 对数据进行对数差分
log_data = np.log(ts_data)
# 去除趋势项
trend = sm.tsa.filters.hpfilter(log_data, 1600)
detrended_data = log_data - trend[1]
# 去除单位根
diff_data = detrended_data.diff().dropna()
# 进行动态因子模型
dfm = sm.tsa.DynamicFactor(endog=diff_data, k_factors=1, factor_order=2,
error_order=2, enforce_stationarity=False, enforce_invertibility=False)
res = dfm.fit(method='powell', disp=False)
# 提取平稳变量
stationary_data = res.factors.filtered_state[0]
stationary_df = pd.DataFrame(stationary_data, index=diff_data.index, columns=['factor'])
```
上面代码的流程如下:
1. 对原始数据进行对数差分,得到`log_data`。
2. 使用`statsmodels.tsa.filters.hpfilter`函数去除趋势项,并得到`detrended_data`。
3. 对`detrended_data`进行一阶差分,去除单位根,得到`diff_data`。
4. 进行动态因子模型,其中`k_factors`为因子个数,`factor_order`为因子滞后阶数,`error_order`为残差滞后阶数。
5. 提取动态因子模型中的平稳变量,即`factors.filtered_state[0]`,并将其保存为`stationary_df`。
需要注意的是,在进行动态因子模型时,需要手动指定参数`enforce_stationarity=False`和`enforce_invertibility=False`,以避免模型自动强制要求平稳性和可逆性。
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