Obtener vectores de cointegración utilizando el método de Johansen


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Estoy tratando de entender mejor el método de Johansen, así que desarrollé un ejemplo 3.1 dado por el libro Likelihood-Based-Inference-Cointegrated-Autoregressive-Econometrics donde tenemos tres procesos:

X1t=i=1tϵ1i+ϵ2t

X2t=αi=1tϵ1i+ϵ3t

X3t=ϵ4t

entonces los vectores de cointegración deberían ser [a, -1, 0] y [0, 0 1], pero cuando ejecuto el método Johansen no puedo obtenerlos.

El código que estoy intentando es el siguiente:

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)

He intentado varios valores p y no puedo obtener los vectores de cointegración, sé que estoy haciendo algo mal. Gracias.


El cuaderno referenciado está aquí: github.com/mapsa/seminario-doc-2014/blob/master/…
ab3

Respuestas:


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He encontrado la respuesta. Si es útil para alguien, puede consultar el siguiente cuaderno:

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


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Debido a que los enlaces pueden desaparecer, ¿por qué no copiar la esencia de esto aquí?
gung - Restablece a Monica

Parece que el método coint_johansen no existe? ¿Que me estoy perdiendo aqui? Acepte mis disculpas por mi pregunta novata.
RAYO

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Está en la rama de este repositorio github.com/josef-pkt/statsmodels
mapsa
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