私はより良いヨハンセンの方法を理解しようとしているので、 3つのプロセスがある、Likelihood-Based-Inference-Cointegrated-Autoregressive-Econometricsという本によって与えられた例3.1を開発しました。
したがって、共積分ベクトルは[a、-1、0]と[0、0 1]になるはずですが、ヨハンセン法を実行すると、それらを取得できません。
私が試しているコードは次のとおりです：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller
from statsmodels.tsa.johansen import coint_johansen
mu, sigma = 0, 1 # mean and standard deviation
n = 1000
s1 = np.random.normal(mu, sigma, n)
s2 = np.random.normal(mu, sigma, n)
s3 = np.random.normal(mu, sigma, n)
x_1t = np.cumsum(s1)+s2
x_2t = 7*np.cumsum(s1)+s3
x_3t = s3
#Creating Pandas object
todays_date = datetime.datetime.now().date()
index = pd.date_range(todays_date-datetime.timedelta(10), periods=n, freq='D')
y = pd.DataFrame(index=index, data={'col1': x_1t, 'col2': x_2t, 'col3':x_3t} )
p = 4
jres = coint_johansen(y, 0, p)
私はいくつかのp値を試してみましたが、共積分ベクトルを取得できません。何か間違っていることはわかっています。ありがとう。
参照さノートブックはここにある：github.com/mapsa/seminario-doc-2014/blob/master/...
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AB3