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Un chien tenu en laisse? (partie 2)

Pour vérifier que les prix du mazout de chauffage et du gaz naturel sont cointégrés, appliquez d'abord séparément le test de Dickey-Fuller afin de montrer qu'ils sont des marches aléatoires. Appliquez ensuite le test à la différence, qui devrait rejeter fortement l'hypothèse de marche aléatoire. Les prix du mazout de chauffage et du gaz naturel sont déjà chargés dans les DataFrame HO et NG.

Cette activité fait partie du cours

Analyse des séries chronologiques en Python

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Instructions de l’exercice

  • Effectuez le test adfuller séparément sur HO et sur NG, et enregistrez les résultats (les résultats sont une liste)
    • L'argument de adfuller doit être une Series; vous devez donc inclure la colonne 'Close'
    • Affichez seulement la valeur p (l'élément [1] de la liste)
  • Faites la même chose pour l'écart, en convertissant de nouveau les unités de HO et en utilisant la colonne 'Close' de chaque DataFrame

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# 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])
Modifier et exécuter le code