A-cpi = pd.read_excel('A-cpi.xls')报错File "C:\Users\86182\AppData\Local\Temp\ipykernel_11856\809938789.py", line 3 A-cpi = pd.read_excel('A-cpi.xls') ^ SyntaxError: cannot assign to operator

这个错误是因为变量名 A-cpi 中包含了一个减号运算符，而 Python 将其解释为减法运算符，因此不能将值赋给它。要解决这个问题，你可以尝试将变量名更改为 A_cpi 或者 A_cpi_data 等不包含减号的名称。例如：

A_cpi_data = pd.read_excel('A-cpi.xls')

这样就不会出现语法错误了。

相关问题

X = sm.add_constant(data["cpi"])报错If we have a listlike key, _check_indexing_error will raise

这个报错可能是因为你的data不是一个pandas dataframe或series，而是一个list或其他类型的数据结构。在使用sm.add_constant()函数之前，需要确保你的数据类型正确，并且包含一个名为"cpi"的列。

如果你确定你的数据类型正确，可以尝试使用pandas的Series()函数将数据转换为pandas series，例如：

import pandas as pd
import statsmodels.api as sm

data_series = pd.Series(data)
X = sm.add_constant(data_series["cpi"])

如果问题仍然存在，可以提供更多的代码和错误信息以便更好地理解问题。

报错：ImportError: cannot import name 'MarkovRegression' from 'statsmodels.tsa.regime_switching'

很抱歉，我之前提到的 `MarkovRegression` 在 statsmodels 包的 tsa.regime_switching 模块中并不存在。如果你希望使用状态转换模型进行非线性协整检验，可以尝试其他方法。

一个常用的非线性协整检验方法是基于门限自回归模型（Threshold Autoregressive Model, TAR）。以下是一个示例代码，用于检验中国CPI、美国CPI和美元兑人民币汇率之间的非线性协整关系：

import numpy as np
import pandas as pd
from arch.unitroot import TAR
from statsmodels.tsa.api import VAR
import matplotlib.pyplot as plt

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

# 创建VAR模型
model = VAR(data)

# 模型拟合
results = model.fit(maxlags=2, ic='aic')  # 可根据需要调整滞后阶数和信息准则

# 提取残差序列
residuals = results.resid

# 计算门限自回归模型
tar = TAR(residuals, threshold=0, lags=1)  # 通过调整阈值来控制非线性程度

# 模型拟合
tar_results = tar.fit()

# 门限协整检验
cointegration = tar_results.is_cointegrated

if cointegration:
    print("存在非线性协整关系")
else:
    print("不存在非线性协整关系")

# 可视化结果
plt.plot(tar_results.resid, label='Residuals')
plt.axhline(y=0, color='r', linestyle='--', label='Threshold')
plt.legend()
plt.show()

请注意，上述代码中的"data.csv"是一个包含中国CPI、美国CPI和美元兑人民币汇率的数据文件。你需要根据自己的数据集进行适当的调整。

希望这个示例能帮助你进行非线性协整关系的检验，并可视化结果。