時間序列的ADF校驗（單位根校驗）

eefang發表於2020-10-12

時間序列的ADF校驗（單位根校驗）

使用模組statsmodels裡的

匯入模組


from statsmodels.tsa.stattools import adfuller

import pandas as pd
%matplotlib inline
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

匯入資料

df = pd.read_csv('testdata.csv')
df['d_time'] = df['d_time'].apply(pd.to_datetime)
df.set_index('d_time', inplace=True)
df1= df.resample('5s').mean()

df1.reset_index(inplace=True)
df2 = pd.DataFrame(df1['value'])

adfuller(df2)

輸出結果

(-1.172934882196818,
 0.6851287621408015,
 52,
 86348,
 {'1%': -3.430425734173461,
  '5%': -2.861573473259827,
  '10%': -2.56678781665506},
 -712254.0157072636)

進行一階差分，再進行校驗

df2_diff = df2.diff()
df2_diff.dropna(inplace=True)
adfuller(df2_diff)

結果

(-36.186333373649646,
 0.0,
 51,
 86348,
 {'1%': -3.430425734173461,
  '5%': -2.861573473259827,
  '10%': -2.56678781665506},
 -712245.3883643872)
引數說明
x （array_like，1d）資料系列
maxlag （int測試中包含的最大延遲，預設為12 *（nobs / 100）^ {1/4}
regression（{‘c’，’ct’，’ctt’，’nc’}）包含在迴歸中的常量和趨勢順序‘（c’：僅限常量（預設）‘ct’：恆定和趨勢 ‘ctt’：常數，線性和二次趨勢 ‘nc’：沒有恆定，沒有趨勢）
autolag {‘AIC’，’BIC’，’t-stat’，無}如果為None，則使用maxlag滯後 如果是’AIC’（預設值）或’BIC’，則選擇滯後數以最小化相應的資訊標準 基於’t-stat’的maxlag選擇。從maxlag開始並使用5％大小的測試來降低滯後，直到最後一個滯後長度的t統計量顯著為止
store（bool）如果為True，則另外返回adf統計資訊的結果例項。預設值為False
regolults （bool，可選）如果為True，則返回完整的迴歸結果。預設值為False

返回

值說明
adf （float）測試統計
pvalue （float）MacKinnon基於MacKinnon的近似p值（1994年，2010年）
usedlag （int）使用的滯後數量
nobs（ int）用於ADF迴歸的觀察數和臨界值的計算
critical values（dict）測試統計資料的臨界值為1％，5％和10％。基於MacKinnon2010）
icbest（float）如果autolag不是None，則最大化資訊標準。
resstore （ResultStore，可選）一個虛擬類，其結果作為屬性附加

第一次

(-1.172934882196818,
 0.6851287621408015,
 52,
 86348,
 {'1%': -3.430425734173461,
  '5%': -2.861573473259827,
  '10%': -2.56678781665506},
 -712254.0157072636)

adf>1%’ >5%’ >10%’ 且 p值很大，結論：不平穩

第二次,一階差分後

(-36.186333373649646,
 0.0,
 51,
 86348,
 {'1%': -3.430425734173461,
  '5%': -2.861573473259827,
  '10%': -2.56678781665506},
 -712245.3883643872)

adf<1%’ <5%’ <10%’ 且 p值<0.05，結論：平穩序列

所以判斷為一階單整

參考：
https://www.itbook5.com/2019/08/11560/

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