statsmodels.tsa.stattools.adfuller 的用法

statsmodels.tsa.stattools.adfuller(xmaxlag=Noneregression='c'autolag='AIC'store=Falseregresults=False)[source]

增广Dickey-Fuller单位根检验。
增广Dickey-Fuller检验可用于在序列相关的情况下,对单变量过程中的单位根进行检验。

参数

x :array_like,1d

    要测试的数据系列。

maxlag:int

    测试中包含的最大延迟,默认为12 *(nobs / 100)^ {1/4}。

regression{'c','ct','ctt','nc'}

    包含在回归中的常量和趋势顺序。

  •   'c':仅限常量(默认值)。

  •   'ct':恒定和趋势。

  •   'ctt':常数,线性和二次趋势。

  •   'nc':没有恒定,没有趋势。

autolag: {'AIC','BIC','t-stat',None}

    自动确定滞后时使用的方法。

  •   如果为None,则使用maxlag滞后。

  •   如果是'AIC'(默认值)或'BIC',则选择滞后数以最小化相应的信息标准。

  •   基于't-stat'的maxlag选择。从maxlag开始并使用5%大小的测试来降低延迟,直到最后一个滞后长度的t统计量显着为止。

store:bool

    如果为True,则另外返回adf统计信息的结果实例。默认值为False。

regolults:bool,optional

    如果为True,则返回完整的回归结果。默认值为False。

 

返回

ADF:float

    测试统计。

pvalue:float

    probability value:MacKinnon基于MacKinnon的近似p值(1994年,2010年)。

usedlag:int

    使用的滞后数量。

NOBS:int

    用于ADF回归和计算临界值的观察数。

critical values:dict

    测试统计数据的临界值为1%,5%和10%。基于MacKinnon(2010)。

icbest:float

    如果autolag不是None,则最大化信息标准。

resstore:ResultStoreoptional

    一个虚拟类,其结果作为属性附加。

 

 

笔记

Augmented Dickey-Fuller的零假设是有一个单位根,可以选择没有单位根。如果pvalue高于临界大小,那么我们不能拒绝有单位根。

p值是通过MacKinnon 1994的回归曲面近似获得的,但使用更新的2010表格。如果p值接近有效值,则应使用临界值来判断是否拒绝空值。

Greela中描述了autolag选项和maxlag。

 

 

参考

References

1 Green. “Econometric Analysis,” 5th ed., Pearson, 2003.

2 Hamilton, J.D. “Time Series Analysis”. Princeton, 1994.

3 MacKinnon, J.G. 1994. “Approximate asymptotic distribution functions for unit-root and cointegration tests. Journal of Business and Economic Statistics 12, 167-76.

4 MacKinnon, J.G. 2010. “Critical Values for Cointegration Tests.” Queen’s University, Dept of Economics, Working Papers. Available at http://ideas.repec.org/p/qed/wpaper/1227.html

 

 

 

写的不好,建议参考:

时间序列分析之ADF检验:https://blog.csdn.net/FrankieHello/article/details/86766625

 

statsmodels.tsa.stattools.adfuller 的用法:https://blog.csdn.net/orDream/article/details/100038076

 

 

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