Ein Hund an der Leine? (Teil 2)
Um zu überprüfen, ob Heizöl- und Erdgaspreise kointegriert sind, wende zunächst den Dickey-Fuller-Test separat an, um zu zeigen, dass es Random Walks sind. Wende dann den Test auf die Differenz an; diese sollte die Random-Walk-Hypothese deutlich verwerfen. Die Heizöl- und Erdgaspreise sind in den DataFrames HO und NG vorab geladen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Zeitreihenanalyse in Python</Kurs>Übungsanweisungen
- Führe den adfuller-Test separat auf
HOund aufNGaus und speichere die Ergebnisse (Ergebnisse sind eine Liste)- Das Argument für adfuller muss eine Series sein, daher musst du die Spalte
'Close'angeben - Gib nur den p-Wert aus (Element [1] in der Liste)
- Das Argument für adfuller muss eine Series sein, daher musst du die Spalte
- Mach dasselbe für den Spread, konvertiere dabei erneut die Einheiten von
HOund verwende die Spalte'Close'jedes DataFrames
Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Import the adfuller module from statsmodels
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller
# Compute the ADF for HO and NG
result_HO = adfuller(____)
print("The p-value for the ADF test on HO is ", result_HO[1])
result_NG = ___(NG['Close'])
print("The p-value for the ADF test on NG is ", result_NG[1])
# Compute the ADF of the spread
result_spread = adfuller(7.25 * ___ - ___)
print("The p-value for the ADF test on the spread is ", result_spread[1])