python做协整检验

在Python中，可以使用statsmodels库进行协整检验。下面是一个简单的ADF检验和Johansen检验的例子：

import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
from statsmodels.tsa.vector_ar.vecm import coint_johansen

# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv', index_col=0, parse_dates=True)

# ADF检验
result = sm.tsa.stattools.adfuller(data['A'] - data['B'])
print('ADF statistic: %f' % result[0])
print('p-value: %f' % result[1])

# Johansen检验
result = coint_johansen(data, det_order=0, k_ar_diff=1)
print('Trace statistic: %f' % result.trace_stat[0])
print('Critical values (90%%, 95%%, 99%%): %s' % result.trace_stat_crit_vals)
print('Eigen statistic: %f' % result.eig_stat[0])
print('Critical values (90%%, 95%%, 99%%): %s' % result.eig_stat_crit_vals)

首先，我们使用pandas库加载数据。接下来，使用ADF检验方法adfuller检验两个时间序列的协整关系。最后，使用Johansen检验方法coint_johansen进行Johansen检验，并输出Trace统计量和Eigen统计量的结果以及对应的临界值。需要注意的是，Johansen检验需要指定差分阶数和确定性项阶数。在这个例子中，我们使用了1阶差分和0阶确定性项。