statsmodels笔记：判断数据平稳性（adfuller）

Posted 2021-12-04 UQI-LIUWJ

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1 基本用法

statsmodels.tsa.stattools.adfuller(
    x,
    maxlag = None,
    regression ='c',
    autolag ='AIC',
    store = False,
    regresults = False )

2 举例说明

adfuller(price_A)
'''
(-2.0226025821924765, 
 0.27675142429522215, 
54, 
101983, 
{'1%': -3.430414123085256,
'5%': -2.861568341405142, 
'10%': -2.566785085137168},
 -915434.180263706)

那么这些值都是什么意思呢？，我挑个人觉得比较重要的几个讲

第一行——统计值，用于和下边 1%，5%，和10%临界值比较。但更方便的是直接用下边的p值

第二行——p值，即数据不平稳的概率

第三行——延迟

第四行——本次检测用到的观测值个数

第五~第七行——1%、5%、10%标准下的临界值

3 如何确定数据是否平稳？

有两种看法

1）1%、%5、%10不同程度拒绝原假设的统计值【第五~第七行】和 Test result【第一行】的比较，Test result同时小于1%、5%、10%即说明非常好地拒绝该假设

本数据中，adf结果为-2.02， 大于三个level的统计值。所以是不平稳的

2）P-value是否非常接近0，接近0，则是平稳的，否则，不平稳。