Granger Causality number of lags (no zero) 1 ssr based F test: F=0.4805 , p=0.5106 , df_denom=7, df_num=1 ssr based chi2 test: chi2=0.6864 , p=0.4074 , df=1 likelihood ratio test: chi2=0.6638 , p=0.4152 , df=1 parameter F test: F=0.4805 , p=0.5106 , df_denom=7, df_num=1 Granger Causality number of lags (no zero) 2 ssr based F test: F=0.6001 , p=0.5917 , df_denom=4, df_num=2 ssr based chi2 test: chi2=2.7003 , p=0.2592 , df=2 likelihood ratio test: chi2=2.3615 , p=0.3071 , df=2 parameter F test: F=0.6001 , p=0.5917 , df_denom=4, df_num=2 Granger Causality number of lags (no zero) 3 ssr based F test: F=0.4331 , p=0.7741 , df_denom=1, df_num=3 ssr based chi2 test: chi2=10.3943 , p=0.0155 , df=3 likelihood ratio test: chi2=6.6608 , p=0.0835 , df=3 parameter F test: F=0.4331 , p=0.7741 , df_denom=1, df_num=3解释一下这个结果
时间: 2023-11-13 21:03:47 浏览: 27
这是Granger因果性检验的结果,用于检验一个时间序列是否能够用另一个时间序列来预测。其中,number of lags表示延迟的时间步数,ssr based F test和ssr based chi2 test是基于残差平方和的F检验和卡方检验,likelihood ratio test是基于对数似然比的检验,parameter F test是基于模型参数的F检验。在这个结果中,p值表示检验的显著性水平,如果p值小于设定的显著性水平(通常为0.05),则拒绝原假设,即认为存在Granger因果关系。从结果可以看出,在所有的延迟时间步数中,只有在3个时间步的延迟中存在Granger因果关系,因为ssr based chi2 test和likelihood ratio test的p值都小于0.05。
相关问题
Granger Causality number of lags (no zero) 1 ssr based F test: F=0.4805 , p=0.5106 , df_denom=7, df_num=1 ssr based chi2 test: chi2=0.6864 , p=0.4074 , df=1 likelihood ratio test: chi2=0.6638 , p=0.4152 , df=1 parameter F test: F=0.4805 , p=0.5106 , df_denom=7, df_num=1 Granger Causality number of lags (no zero) 2 ssr based F test: F=0.6001 , p=0.5917 , df_denom=4, df_num=2 ssr based chi2 test: chi2=2.7003 , p=0.2592 , df=2 likelihood ratio test: chi2=2.3615 , p=0.3071 , df=2 parameter F test: F=0.6001 , p=0.5917 , df_denom=4, df_num=2
这段文字描述了一个格兰杰因果性检验(Granger Causality test),目的是检验两个时间序列之间是否存在因果关系。该检验分别对于滞后期为1和2的情况进行了检验,每种情况下给出了不同的统计指标,如ssr based F test,ssr based chi2 test,likelihood ratio test和parameter F test等。这些指标对应不同的假设检验方法和统计分布,如F分布和卡方分布等,同时也给出了相应的p值和自由度。最后的结论是,对于滞后期为1和2的情况,均未发现显著的因果关系。
granger_test = results.test_causality('0', ['1'], kind='f')如何修改设置延迟项
如果你想修改延迟项,可以在 `test_causality` 函数中增加 `lag_order` 参数。例如,如果你想增加延迟项,可以将 `lag_order` 设置为一个较大的数字,如:
```
granger_test = results.test_causality('0', ['1'], kind='f', lag_order=10)
```
这将在因果关系检验中考虑 10 个滞后值。你可以根据你的数据和实际需求来调整这个参数。值得注意的是,增加滞后值可能会增加计算时间。