import statsmodels.api as sm from statsmodels.tsa.ar_model import AutoReg # 创建自回归模型对象 ar_model = AutoReg(diff, lags=1) p=arModel.select_order(maxlag=30,ic='aic')#选择最优的p值 print(p)#输出p值
时间: 2024-02-11 18:08:08 浏览: 34
在这段代码中,你创建了一个名为 ar_model 的自回归模型对象,并指定 lags=1,表示仅使用一个滞后值作为自变量。
但是,在接下来的代码中,你试图使用 ar_model.select_order() 函数来选择最优的 p 值,这是不正确的。因为自回归模型中并没有 select_order() 函数。
如果你想要选择最优的 p 值,可以使用 ARIMA 模型中的 auto_arima() 函数,或者使用信息准则(如 AIC 或 BIC)来手动选择最优的 p 值。
例如,以下代码展示了如何使用 AIC 来选择最优的 p 值:
```
import statsmodels.api as sm
from statsmodels.tsa.ar_model import AutoReg
# 创建自回归模型对象
ar_model = AutoReg(diff, lags=30)
# 拟合模型
model = ar_model.fit()
# 根据 AIC 选择最优的 p 值
aic_values = model.aic.values
best_p = aic_values.argmin() + 1 # argmin() 返回最小值的索引,因此需要加上1
print("Best p value:", best_p)
```
在上述代码中,你创建了一个名为 ar_model 的自回归模型对象,并指定 lags=30,表示使用 30 个滞后值作为自变量。然后,你使用 fit() 函数来拟合模型,并获取 AIC 值。最后,根据 AIC 值选择最小的 p 值作为最优的 p 值。