第二部分 建模應用篇 第十一章

2021-09-08 17:08:26 字數 1054 閱讀 4849

這一部分是時間序列，計量經濟學的大頭。下面兩個庫很重要

import pandas as pd


import numpy as np


import matplotlib.pyplot as plt 


import statsmodels.api as smapi


from arch.unitroot import adf


from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf,plot_pacf


from statsmodels.tsa.api import arma


data=pd.read_excel("arima_data.xls",index_col=0)


#繪製時間序列圖


#data.plot()


#plt.show()


#繪製自相關圖


#plot_acf(data).show()


#平穩性檢驗,序列不平穩


#print(adf(data["銷量"]))


#差分diff_data=data.diff().dropna()


diff_data.columns=["d銷量"]


# diff_data.plot()


#plt.show()


# plot_acf(diff_data).show()


#差分後做單位根檢驗，平穩


print(adf(diff_data["d銷量"]))


#不需要二階差分


#選擇pq，armia(p,d,q)，根據aic，bic準則


# plot_acf(diff_data,lags=10).show()


# plot_pacf(diff_data,lags=10).show()


arma=arma(diff_data["d銷量"],(0,1))


arma_result=arma.fit()


# print(arma_result.summary())


#模型檢驗，主要是檢驗殘差，檢驗殘差的自相關，如果不存在自相關，模型正確

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