python 单位根检验

在时间序列分析中，单位根检验是一种常用的方法，用于检验一个时间序列是否是平稳的。Python中可以使用statsmodels库进行单位根检验。

下面是一个简单的例子，演示如何使用Python进行单位根检验：

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

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv', index_col='Date')

# 执行单位根检验
result = adfuller(data['Value'])

# 输出结果
print('ADF Statistic: %f' % result[0])
print('p-value: %f' % result[1])
print('Critical Values:')
for key, value in result[4].items():
    print('\t%s: %.3f' % (key, value))

这里，我们使用了Pandas库读取时间序列数据，并使用了`adfuller`函数执行单位根检验。然后，我们输出了检验结果，其中包括ADF统计量、p值以及临界值。

需要注意的是，如果p值小于0.05，则可以拒绝原假设，即该时间序列是平稳的。否则，我们不能拒绝原假设，即该时间序列不是平稳的。