जोहान्सन विधि का उपयोग करके वैक्टर वैक्टर प्राप्त करना

Question

मैं बेहतर जोहानसेन पद्धति को समझने की कोशिश कर रहा हूं, इसलिए मैंने एक उदाहरण 3.1 विकसित किया है, जो लिकलीहुड-बेस्ड-इनर्विज़न-कॉइनग्रेटिड-ऑटोरेग्रेसिव-इकोनोमेट्रिक्स पुस्तक द्वारा दी गई है, जहां हमारे पास तीन प्रक्रियाएं हैं:

$$X_{1t} = \sum_{i=1}^t \epsilon_{1i} + \epsilon_{2t}$$

$$X_{2t} = \alpha \sum_{i=1}^t \epsilon_{1i} + \epsilon_{3t}$$

$$X_{3t} = \epsilon_{4t}$$

इसलिए संयोग वैक्टर [ए, -1, 0] और [0, 0 1] होना चाहिए, लेकिन जब मैं जोहानसन विधि चलाता हूं तो मैं उन्हें प्राप्त नहीं कर सकता।

कोड मैं कोशिश कर रहा हूँ निम्नलिखित है:

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)

मैंने कई पी-वैल्यूज़ के लिए कोशिश की है और मुझे कॉइन वैक्टर नहीं मिल सकते, मुझे पता है कि मैं कुछ गलत कर रहा हूँ। धन्यवाद।

Comments

संदर्भित नोटबुक यहां है: github.com/mapsa/seminario-doc-2014/blob/master/…

— ab3

Answer 1

मुझे जवाब मिल गया है। यदि यह किसी के लिए सहायक है, तो निम्न नोटबुक की जांच कर सकते हैं:

http://nbviewer.ipython.org/github/mapsa/seminario-doc-2014/blob/master/cointegration-example.ipynb

Comments

क्योंकि लिंक मृत हो सकते हैं, क्यों नहीं इसे यहाँ कॉपी करें?

— गूँग - मोनिका

Coint_johansen विधि की तरह लगता है मौजूद नहीं है? मुझे यहां क्या समझ नहीं आ रहा है? कृपया मेरे दोपहर प्रश्न के लिए मेरी माफी स्वीकार करें।

— RAY

यह इस रेपो github.com/josef-pkt/statsmodels के

— मैप्स