python 中能源指数和工业产值avr模型脉冲响应函数的运用附有代码

能源指数和工业产值 AVR 模型的脉冲响应函数可以通过 Python 中的 statsmodels 包来实现。以下是一个简单的示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm

# 创建数据集
nobs = 100
dates = pd.date_range('2000-01-01', periods=nobs, freq='MS')
np.random.seed(0)
energy_index = np.random.randn(nobs).cumsum()
industrial_output = np.random.randn(nobs).cumsum()

# 构建 VAR 模型
data = pd.DataFrame({'energy_index': energy_index, 'industrial_output': industrial_output}, index=dates)
model = sm.tsa.VAR(data)

# 拟合模型
lag_order = model.select_order(maxlags=12)
results = model.fit(maxlags=lag_order)

# 计算脉冲响应函数
irf = results.irf(10)

# 绘制脉冲响应函数图像
irf.plot()

这段代码创建了一个包含能源指数和工业产值数据的数据集，并使用 VAR 模型拟合了这些数据。然后，使用 `irf()` 方法计算了模型的脉冲响应函数，并使用 `plot()` 方法绘制了脉冲响应函数图像。