Eigenvalues: [0.80059337 0.28819051] Critical values (90%, 95%, 99%) of trace statistic: [[10.4741 12.3212 16.364 ] [ 2.9762 4.1296 6.9406]] Critical values (90%, 95%, 99%) of max eigenvalue statistic: [[ 9.4748 11.2246 15.0923] [ 2.9762 4.1296 6.9406]]解释一下数值大小含义
时间: 2023-06-28 07:06:16 浏览: 38
这是一个关于矩阵特征值(Eigenvalues)的统计检验结果。这个结果包含两个特征值,分别为 0.80059337 和 0.28819051。
接下来的两行是检验统计量的临界值。第一行是对于矩阵特征值之和的检验,第二行是对于矩阵最大特征值的检验。每行都有三个数字,分别代表 90%、95% 和 99% 的置信水平下的临界值。
如果矩阵特征值之和或最大特征值的检验统计量超过了对应的临界值,那么我们就可以拒绝原假设,即假设矩阵具有单位根(即非平稳时间序列),而接受备择假设,即矩阵不具有单位根(即平稳时间序列)。反之,则无法拒绝原假设。
相关问题
print('Eigenvalues: ', jres.eig) print('Critical values (90%, 95%, 99%) of trace statistic: ', jres.trace_stat_crit_vals) print('Critical values (90%, 95%, 99%) of max eigenvalue statistic: ', jres.max_eig_stat_crit_vals) Eigenvalues: [0.80059337 0.28819051] Critical values (90%, 95%, 99%) of trace statistic: [[10.4741 12.3212 16.364 ] [ 2.9762 4.1296 6.9406]] Critical values (90%, 95%, 99%) of max eigenvalue statistic: [[ 9.4748 11.2246 15.0923] [ 2.9762 4.1296 6.9406]]什么意思
这段代码是进行 Johansen 协整检验的结果输出,其中:
- Eigenvalues:是协整方程的特征根(eigenvalue),用于判断是否存在协整关系。在这个例子中,有两个特征根,分别为0.80059337和0.28819051。
- Critical values:是检验统计量的临界值,用于判断检验统计量是否显著。这里给出了两个检验统计量的临界值(trace statistic和max eigenvalue statistic),并分别给出了90%、95%和99%的临界值。如果检验统计量的值超过了对应的临界值,则认为存在协整关系,否则认为不存在。
具体来说,如果我们想要判断两个时间序列是否存在协整关系,可以使用 Johansen 协整检验。该检验会返回两个检验统计量(trace statistic和max eigenvalue statistic),并基于这两个统计量计算临界值。如果检验统计量的值超过了对应的临界值,则认为存在协整关系,否则认为不存在。在这个例子中,可以看到两个特征根均小于对应的临界值,因此我们可以认为这两个时间序列不存在协整关系。
print('trace statistic: ', jres.lr1) print('max eigenvalue statistic: ', jres.lr2) # 进行Johansen检验 # 输出结果 print('Eigenvalues: ', jres.eig) print('Critical values (90%, 95%, 99%) of trace statistic: ', jres.trace_stat_crit_vals) print('Critical values (90%, 95%, 99%) of max eigenvalue statistic: ', jres.max_eig_stat_crit_vals) trace statistic: [40.01598228 4.74157044] max eigenvalue statistic: [35.27441184 4.74157044] Eigenvalues: [0.98783633 0.44716534] Critical values (90%, 95%, 99%) of trace statistic: [[10.4741 12.3212 16.364 ] [ 2.9762 4.1296 6.9406]] Critical values (90%, 95%, 99%) of max eigenvalue statistic: [[ 9.4748 11.2246 15.0923] [ 2.9762 4.1296 6.9406]]数字啥意思
这段代码是进行 Johansen 检验,用于检测多个时间序列之间是否存在协整关系。检验结果包括:
- trace statistic: 检验统计量的值,其中第一个值是用于检验一阶协整关系的统计量,第二个值是用于检验二阶协整关系的统计量。
- max eigenvalue statistic: 检验统计量的值,其中第一个值是用于检验一阶协整关系的统计量,第二个值是用于检验二阶协整关系的统计量。
- Eigenvalues: 特征值,表示序列中协整关系的数量。
- Critical values (90%, 95%, 99%) of trace statistic: 检验统计量的临界值,用于比较检验统计量的大小,判断是否存在协整关系。其中第一个数组是用于一阶协整检验的临界值,第二个数组是用于二阶协整检验的临界值。
- Critical values (90%, 95%, 99%) of max eigenvalue statistic: 同上,用于比较检验统计量的大小,判断是否存在协整关系。