用Python实现误差修正模型ECM
用R语言的教程比较多,此教程用Python实现,只看误差修正模型的直接看最后
平稳性检验
#导入数据
import pandas as pd
from statsmodels.tsa import stattools
df = pd.read_csv('XXXXXX.csv')
df.set_index('Date',inplace=True)
假设要做平稳性检验的两列,列名为’A’,‘B’,单位根ADF检验
from statsmodels.stats.diagnostic import unitroot_adf
a = unitroot_adf(df['A'])
b = unitroot_adf(df['B'])
print("A平稳性",a)
print("B平稳性",b)
#一阶差分平稳性
a1 = unitroot_adf(df['A'].diff())
b1 = unitroot_adf(df['B'].diff())
print("A一阶差分平稳性",a)
print("B一阶差分平稳性",b)
协整检验
from statsmodels.tsa.stattools import coint
df=df.dropna()
print(coint(df['A']
Python实现误差修正模型ECM

这篇教程使用Python而非常见的R语言,详细介绍了如何进行平稳性检验、协整检验,并重点讲解了误差修正模型(ECM)的构建过程,包括单位根ADF检验、OLS模型的建立和误差修正项的引入,旨在提供一种Python实现ECM的方法。
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