python如何做平稳性检验

Python如何做平稳性检验

使用Python进行平稳性检验的方法有多种，包括ADF检验、KPSS检验、PP检验。ADF检验（Augmented Dickey-Fuller Test）是最常用的平稳性检验方法，我们将重点展开介绍。

ADF检验是一种统计检验方法，用于确定时间序列是否具有单位根，即是否为平稳时间序列。平稳时间序列的均值和方差不会随时间变化，且自相关函数仅取决于时间差。

一、ADF检验

ADF检验的核心思想是通过检验时间序列是否具有单位根来判断其平稳性。ADF检验的零假设是时间序列存在单位根，即时间序列非平稳。拒绝零假设则说明时间序列平稳。

如何进行ADF检验

导入必要的库

import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller
import matplotlib.pyplot as plt

读取时间序列数据

data = pd.read_csv('your_data.csv')
time_series = data['your_column']

绘制时间序列图

plt.plot(time_series)
plt.title('Time Series')
plt.show()

进行ADF检验

result = adfuller(time_series)
print('ADF Statistic: %f' % result[0])
print('p-value: %f' % result[1])
print('Critical Values:')
for key, value in result[4].items():
    print('t%s: %.3f' % (key, value))

解释结果：

ADF Statistic：检验统计量，值越小，越有可能拒绝零假设。
p-value：p值，小于设定的显著性水平（通常为0.05）时，拒绝零假设，认为时间序列平稳。
Critical Values：不同显著性水平下的临界值，用于比较ADF统计量。

ADF检验实例

假设我们有一组股票价格数据，我们通过ADF检验来判断其是否平稳：

import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller
import matplotlib.pyplot as plt
读取股票价格数据
data = pd.read_csv('stock_prices.csv')
price_series = data['Close']
绘制时间序列图
plt.plot(price_series)
plt.title('Stock Prices')
plt.show()
进行ADF检验
result = adfuller(price_series)
print('ADF Statistic: %f' % result[0])
print('p-value: %f' % result[1])
print('Critical Values:')
for key, value in result[4].items():
    print('t%s: %.3f' % (key, value))
结果解释
if result[1] < 0.05:
    print('时间序列是平稳的')
else:
    print('时间序列不是平稳的')

通过上述代码，我们可以直接判断股票价格数据是否平稳。

二、KPSS检验

KPSS检验（Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin Test）也是一种常用的平稳性检验方法，与ADF检验相反，KPSS检验的零假设是时间序列平稳，备择假设是时间序列存在单位根。

如何进行KPSS检验

导入必要的库

from statsmodels.tsa.stattools import kpss

进行KPSS检验

result = kpss(time_series, regression='c')
print('KPSS Statistic: %f' % result[0])
print('p-value: %f' % result[1])
print('Critical Values:')
for key, value in result[3].items():
    print('t%s: %.3f' % (key, value))

解释结果：

KPSS Statistic：检验统计量，值越大，越有可能拒绝零假设。
p-value：p值，小于设定的显著性水平（通常为0.05）时，拒绝零假设，认为时间序列存在单位根。
Critical Values：不同显著性水平下的临界值，用于比较KPSS统计量。

KPSS检验实例

继续使用前面的股票价格数据进行KPSS检验：

from statsmodels.tsa.stattools import kpss
进行KPSS检验
result = kpss(price_series, regression='c')
print('KPSS Statistic: %f' % result[0])
print('p-value: %f' % result[1])
print('Critical Values:')
for key, value in result[3].items():
    print('t%s: %.3f' % (key, value))
结果解释
if result[1] < 0.05:
    print('时间序列存在单位根')
else:
    print('时间序列是平稳的')

通过上述代码，我们可以判断股票价格数据是否存在单位根。

三、PP检验

PP检验（Phillips-Perron Test）是一种基于非参数方法的单位根检验方法，与ADF检验类似，但考虑了序列的高阶自相关性。

如何进行PP检验

导入必要的库

from statsmodels.tsa.stattools import pp

进行PP检验

result = pp(time_series)
print('PP Statistic: %f' % result[0])
print('p-value: %f' % result[1])
print('Critical Values:')
for key, value in result[4].items():
    print('t%s: %.3f' % (key, value))

解释结果：

PP Statistic：检验统计量，值越小，越有可能拒绝零假设。
p-value：p值，小于设定的显著性水平（通常为0.05）时，拒绝零假设，认为时间序列平稳。
Critical Values：不同显著性水平下的临界值，用于比较PP统计量。

PP检验实例

继续使用前面的股票价格数据进行PP检验：

from statsmodels.tsa.stattools import pp
进行PP检验
result = pp(price_series)
print('PP Statistic: %f' % result[0])
print('p-value: %f' % result[1])
print('Critical Values:')
for key, value in result[4].items():
    print('t%s: %.3f' % (key, value))
结果解释
if result[1] < 0.05:
    print('时间序列是平稳的')
else:
    print('时间序列不是平稳的')

通过上述代码，我们可以判断股票价格数据是否平稳。

四、总结

进行平稳性检验是时间序列分析中的重要步骤，ADF检验、KPSS检验、PP检验是常用的方法。在实际应用中，可以结合多种方法来判断时间序列的平稳性。若时间序列非平稳，可以通过差分、对数变换等方法进行平稳化处理。

在项目管理中，使用研发项目管理系统PingCode和通用项目管理软件Worktile，可以有效管理时间序列分析项目，提升工作效率。通过这些系统，可以方便地进行任务分配、进度跟踪和协作沟通，确保项目顺利进行。

python如何做平稳性检验

如何进行ADF检验

ADF检验实例

读取股票价格数据

绘制时间序列图

进行ADF检验

结果解释

如何进行KPSS检验

KPSS检验实例

进行KPSS检验

结果解释

如何进行PP检验

PP检验实例

进行PP检验

结果解释

相关问答FAQs：