Question

我想检查数据是否静止。我使用不同的参数输入应用ADF测试，如下所示：

from statsmodels.tsa.stattools import adfuller
Y = df.values
result = adfuller(Y, maxlag=15, autolag=None, regression='ct')

我得到了第一个结果：

adf              -16.057
p                1.12e-22
crit. val.       1%: -3.959, 5%: -3.411, 10%: -3.127
stationary?      true

下一个：

result = adfuller(Y) # use standard values for all parameters in adfuller() method

结果显示我的数据不稳定。它与之前的结果相反：

ADF Statistic: -1.391000
p-value: 0.586583 
Critical Values:
        1%: -3.431
        5%: -2.862
        10%: -2.567

您是否应该帮助我解释为什么两种结果之间的差别如此？

Answer 1

我认为有两个原因

滞后：

您在第一次测试中设置了autolag=None。使用autolag=None算法将使用maxlag作为Augmented Dickey-Fuller测试中的滞后。所以在result = adfuller(Y, maxlag=15, autolag=None, regression='ct')中，它使用15滞后的数据测试静止。

默认设置为autolag = "AIC"时，会选择延迟数以最小化AIC。选择的延迟是测试结果的第3个result[2]。

检查两次测试的滞后是否相同。

回归：

1）。 'ct'：常数和趋势

2）。默认值：仅限常量

python中adfuller的详细信息：adfuller

在Python中使用Augmented Dickey Fuller测试的结果不同

1 个答案: