Un cane al guinzaglio? (Parte 2)
Per verificare che i prezzi di Heating Oil e Natural Gas siano cointegrati, applica prima il test di Dickey-Fuller separatamente per mostrare che sono passeggiate aleatorie. Poi applica il test alla differenza, che dovrebbe rigettare nettamente l’ipotesi di passeggiata aleatoria. I prezzi di Heating Oil e Natural Gas sono già caricati nei DataFrame HO e NG.
Questo esercizio fa parte del corso
Analisi delle serie temporali in Python
Istruzioni dell'esercizio
- Esegui il test adfuller su
HOe suNGseparatamente e salva i risultati (i risultati sono una lista)- L’argomento di adfuller deve essere una Series, quindi devi includere la colonna
'Close' - Stampa solo il p-value (l’elemento [1] nella lista)
- L’argomento di adfuller deve essere una Series, quindi devi includere la colonna
- Fai lo stesso per lo spread, convertendo di nuovo le unità di
HOe usando la colonna'Close'di ciascun DataFrame
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# 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])