Un chien en laisse ? (Partie 2)
Pour vérifier que les prix du fioul de chauffage et du gaz naturel sont cointégrés, commencez par appliquer séparément le test de Dickey-Fuller pour montrer qu'ils suivent des marches aléatoires. Puis appliquez le test à la différence, qui devrait fortement rejeter l'hypothèse de marche aléatoire. Les prix du fioul de chauffage et du gaz naturel sont préchargés dans les DataFrames HO et NG.
Cet exercice fait partie du cours
Analyse des séries temporelles en Python
Instructions
- Effectuez le test adfuller séparément sur
HOet surNG, 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 uniquement la p-valeur (élément [1] de la liste)
- L'argument de adfuller doit être une Series ; vous devez donc inclure la colonne
- Faites la même chose pour l'écart, en convertissant à nouveau les unités de
HO, et en utilisant la colonne'Close'de chaque DataFrame
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# 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])