fromstatsmodels.tsa.apiimportVAR# 拆分数据集train_data=data.iloc[:-8]# 训练集test_data=data.iloc[-8:]# 测试集# 建立VAR模型model=VAR(train_data)results=model.fit(maxlags=5,ic='aic')# 获取样本内预测值forecast=results.forecast(train_data.values[-results.k_ar:],steps=len(test_data))fore...
('2003-12-31'), periods=21, freq='Y') model = VAR(df) best_aic_lag = 0 best_bic_lag = 0 best_fpe_lag = 0 best_hqic_lag = 0 best_aic_value = np.inf best_bic_value = np.inf best_fpe_value = np.inf best_hqic_value = np.inf for i in range(6): results = model....
'__spec__': None, '__annotations__': {}, '__builtins__': <module 'builtins' (built-in)>} 1. 2. 3. 上面打印的就是model(模块)的初始属性了。 model.__name__ 代码运行在当前模块时值为"__main__",模块被调用时为其模块的名称。 model.__doc__ 在该模块的开头有编写模块文档时,其值...
选择AR(p)不同阶数。for i in range(1,20): model = VAR(train_diff) results = model...
for p in range(1, 5): for q in range(1, 5): model = sm.tsa.VARMAX(diff_df, order=(p, q)) result = model.fit(maxiter=1000, disp=False) results = results.append({'p': p, 'q': q, 'AIC': result.aic}) res_df = pd.DataFrame(results, columns=['p', 'q', 'AIC']) ...
VAR模型是向量自回归模型(Vector Autoregression Model)的缩写,它是一种多元时间序列模型。VAR模型假设多个时间序列之间存在相互影响的关系,即一个时间序列的变化会影响其他时间序列的变化。VAR模型可以用来预测多个时间序列的未来值,同时也可以用来分析多个时间序列之间的因果关系。 在Python中,我们可以使用statsmodels库来实...
Python statsmodels package 有完整的VAR模块 https://www.statsmodels.org/dev/vector_ar.html A very helpful tutorial: https://www.machinelearningplus.com/time-series/vector-autoregression-examples-python/赞 回复 转发 赞 收藏 只看楼主 你的回复 ...
print(model.getVars()[0].sameAs(model.getVars()[1])) property index This property returns the current index, or order, of the variable in the underlying constraint matrix. Note that the index of a variable may change after subsequent model modifications. Returns: -2: removed, -1: not...
from statsmodels.tsa.seasonalimportseasonal_decompose decomposition=seasonal_decompose(ts_log,model="additive")trend=decomposition.trend seasonal=decomposition.seasonal residual=decomposition.resid 得到不同的分解成分后,就可以使用时间序列模型对各个成分进行拟合,当然也可以选择其他预测方法。我曾经用过小波对时序数据...
问Python中包含pandas + statsmodels的VAR模型EN之前总结的大部分模型都是基于正态性的假设，但实际上，...