python的adf检验代码 ADF检验是用于检验时间序列数据是否具有平稳性的一种方法,常用于金融、经济等领域的数据分析。Python中有多种库可以实现ADF检验,其中较为常用的是statsmodels库。以下是一个简单的Python代码示例: ```python import pandas as pd import statsmodels.api as sm #读取数据 data = pd.read_csv('...
adf_seq= np.array([1,2,3,4,5,7,5,1,54,3,6,87,45,14,24]) dftest= adfuller(adf_seq,autolag='AIC') dfoutput= pd.Series(dftest[0:4],index=['Test Statistic','p-value','#Lags Used','Number of Observations Used'])#第一种显示方式forkey,valueindftest[4].items(): dfoutput[...
adf_test <- ur.df(random_walk, type = "trend", selectlags = "AIC") # 显示ADF检验结果 summary(adf_test) ``` 在上面的代码中,我们首先使用“cumsum()”函数生成了一个随机游走序列,该序列具有单位根。然后,我们使用“ur.df()”函数对该序列进行ADF检验。参数“type”指定了模型类型,这里我们选择了...
x表示要进行ADF检验的时间序列数据,alternative表示备择假设。在进行ADF检验时,我们通常会使用双侧假设(alternative="two.sided"),即假设时间序列数据既可能具有单位根,也可能不具有单位根。 以下是一个示例代码: ```r # 生成一个随机游走序列 set.seed(123) x <- cumsum(rnorm(100)) # 进行ADF检验 result <...
ADF检验步骤 1. 安装和加载urca包 首先需要安装urca包,然后加载该包以便使用其中的函数。可以使用以下代码进行安装和加载: install.packages("urca")library(urca) 1. 2. 2. 准备时间序列数据 接下来,准备一个时间序列数据用于进行ADF检验。时间序列数据可以是一个向量、矩阵或数据框。假设我们有一个名为data的数...
ADF检验 下面对这两组数据进行平稳性检验。 from statsmodels.tsa.stattools import adfuller def check(): df = pd.read_csv('./data.csv') price_A = df['rb1907'].values price_B = df['rb1908'].values result_A = adfuller(price_A)
二、GSADF检验代码实现 在编写GSADF检验的代码时,我们通常依赖于一些统计和科学计算的Python库,如statsmodels和numpy。以下是一个简单的GSADF检验代码示例,旨在使用Python实现GSADF检验的基本过程。 导入所需库 import numpy as np import pandas as pd from statsmodels.tsa.stattools import adfuller ...
代码推荐你直接用R语言写，github上有几个可以参考的项目，直接看源码分析就行。原理性的东西就不多说...
ADF,SADF和GSADF检验的R代码,该检验适用于检验资产泡沫。 立即下载 举报资源 猜你喜欢 (月热门下载) 200多份PCB文件与原理图文件大集合 multisim14可用元件库 348个实用电路图大全,辛苦搜集的 校验码生成器 TouchExplorer组态王7.56.60去除工程密码 MOS管驱动电路设计秘籍(工作原理+电路设计+问题总结)...