线性回归模型的平稳性检验

时间:2019-07-22 03:13:52

标签: python python-3.x statsmodels

我正尝试测试使用OLS方法构建的线性回归模型,以进行协整/模型错误指定/平稳。

我了解必须满足某些条件-

如果自变量和因变量都是平稳的,则满足线性回归模型(OLS假设)。但是,如果因变量和至少一个自变量都不是平稳的,则将测试残差的平稳性。如果残差是固定的,则将模型进行协整。对于所有其他平稳性结果,模型得出的结论是错误指定的。

我也理解我将必须使用以下语法

statsmodels.tsa.stattools.adfuller

但是,我不确定“回归”输入-在这种情况下,应根据提供的文档使用哪个输入。

regression{‘c’,’ct’,’ctt’,’nc’}
Constant and trend order to include in regression

‘c’ : constant only (default)

‘ct’ : constant and trend

‘ctt’ : constant, and linear and quadratic trend

‘nc’ : no constant, no trend

1 个答案:

答案 0 :(得分:0)

这些通常是增强Dickey-Fuller检验或Dickey-Fuller检验的各种版本

  1. 带有漂移的ADF
  2. 具有漂移+确定性趋势的ADF
  3. 没有漂移或趋势的ADF