Python|VECM(向量误差修正模型)建模笔记
发布网友
发布时间：2025-01-03 03:07
共1个回答
热心网友
时间：2025-01-03 04:14
作为计量分析的新手，我在探索如何使用Python构建VECM模型，因为网络上相对较少的相关资源。VECM，即向量误差修正模型，由Engle和Granger在1987年提出，适用于处理非平稳多时间序列数据中的协整关系。其基本步骤如下：
首先，对数据进行处理，确保时间序列的平稳性，通过stattools.adfuller函数进行单位根检验。如果序列呈现平稳，就跳过VAR模型，直接进行VECM建模；若非平稳，则建立VAR模型确定滞后阶数，但记住VECM的阶数会比VAR少1。
然后，利用statsmodels.tsa.api.VAR包进行VAR模型的构建，关注的是确定协整检验所需的最优滞后阶数。可以选择使用select_order函数，以阶数最少且显著性最高为准则。
VECM模型的核心是Johansen协整检验，通过statsmodels.tsa.vector_ar下的vecm.coint_johansen()函数进行。这个检验不仅确定协整关系的数量（即协整秩coint_rank），也是VECM模型构建的基础。然而，Python的输出结果并不直接提供summary，需要逐个查看.
在VECM模型中，Johansen检验的系数将被具体表述，滞后阶数等于VAR模型阶数减1，且模型设置需与初始单位根检验时的序列情况（如常数、线性趋势等）保持一致。最后，进行静态预测，选择合适的显著性水平（alpha）和置信度来得出预测结果。
请注意，以上内容基于个人处理的公开数据，仍有诸多细节待完善，且Python代码可能存在初学者的不足。后续会继续分享更多的实践经验和代码示例。
