用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。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

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'],df['B'])
评论 9
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值