平稳时间序列 (TS) 很容易预测,因为我们可以假设未来的统计属性与当前的统计属性相同或成比例。 我们在 TSA 中使用的大多数模型都假设协方差平稳。这意味着这些模型预测的描述性统计数据(例如均值、方差和相关性)仅在 TS 平稳时才可靠,否则无效。 “例如,如果序列随着时间的推移不断增加,样本均值和方差会随着样本规...
fromstatsmodels.tsa.stattoolsimportadfuller #协整分析 fromstatsmodels.tsa.stattoolsimportcoint fromstatsmodels.tsa.vector_ar.vecmimportcoint_johansen #VECM分析 fromstatsmodels.tsa.vector_ar.vecmimportcoint_johansen,VECM #格兰杰因果检验 fromstatsmodels.tsa.stattoolsimportgrangercausalitytests #过滤警告信息 importwa...
1from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA2import pandas as pd34deftime_series_forecast(dataframe, order):5 model = ARIMA(dataframe, order=order)6 results = model.fit()7 forecast = results.forecast(steps=5)8return forecast910# 示例使用11df = pd.read_csv('data.csv')12forecast...
6. Vector Autoregression (VAR)向量自回归方法使用AR模型。AR是多个并行时间序列的推广。from statsmodel.tsa.vector_ar.var_model import VAR 7. Vector Autoregression Moving-Average (VARMA)这是ARMA对多个并行时间序列的推广，例如，多变量时间序列。from statsmodel.tsa.statespace.varmax import VARMAX 8. Vecto...
通过发展我们的时间序列分析 (TSA) 方法组合,我们能够更好地了解已经发生的事情,并对未来做出更好、更有利的预测。示例应用包括预测未来资产收益、未来相关性/协方差和未来波动性。 在我们开始之前,让我们导入我们的 Python 库。 让我们使用pandas包通过 API 获取一些示例数据。
() def TSA_TSP(runtime): '''遗传算法、禁忌搜索算法和微粒群算法收敛速度的对比''' getdistance() setup() a = [] for j in range(runtime): get_candidate() update_tabu() a.append(best_distance) return a def TSA_better(runtime): '''遗传算法、禁忌搜索算法和微粒群算法收敛速度的对比'''...
import numpy as npfrom pandas import read_csvimport matplotlib.pyplot as pltfrom statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decomposefrom pylab import rcParams elecequip = read_csv(r"C:/Users/datas/python/data/elecequip.csv")result = seasona...
通过发展我们的时间序列分析 (TSA) 方法组合,我们能够更好地了解已经发生的事情,并对未来做出更好、更有利的预测。示例应用包括预测未来资产收益、未来相关性/协方差和未来波动性。 在我们开始之前,让我们导入我们的 Python 库。 import pandas as pd
from statsmodels.tsa.ar_model import AutoRegfrom random import random # 生成示例数据data = [x + random() for x in range(1, 100)] # 拟合AR模型model = AutoReg(data, lags=1)model_fit = model.fit() # 进行预测yhat = model_fit...
from statsmodel.tsa.statespace.sarimax import SARIMAX Vector Autoregression (VAR) 向量自回归方法使用AR模型。AR是多个并行时间序列的推广。 from statsmodel.tsa.vector_ar.var_model import VAR Vector Autoregression Moving-Average (VARMA) 这是ARMA对多个并行时间序列的推广,例如,多变量时间序列。