Sto cercando di capire meglio il metodo Johansen, quindi ho sviluppato un esempio 3.1 del libro Likelihood-Based-Inference-Cointegrated-Autoregressive-Econometrics in cui abbiamo tre processi:
quindi i vettori di cointegrazione dovrebbero essere [a, -1, 0] e [0, 0 1], ma quando eseguo il metodo Johansen non riesco a ottenerli.
Il codice che sto provando è il seguente:
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)
Ho provato per diversi valori p e non riesco a ottenere i vettori di cointegrazione, so che sto facendo qualcosa di sbagliato. Grazie.
Il taccuino di riferimento è qui: github.com/mapsa/seminario-doc-2014/blob/master/…
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ab3