개가 목줄에? (2)

Heating Oil과 Natural Gas 가격이 공적분되는지 확인하려면, 먼저 Dickey-Fuller 검정을 각각 적용해 두 시계열이 랜덤 워크임을 보이세요. 그런 다음 차이에 대해 검정을 적용하면 랜덤 워크 가설이 강하게 기각되어야 합니다. Heating Oil과 Natural Gas 가격은 각각 DataFrame HO와 NG에 미리 로드되어 있습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 배우는 시계열 분석

강의 보기

연습 안내

HO와 NG에 대해 각각 adfuller 검정을 수행하고, 결과를 저장하세요(결과는 리스트 형태입니다).
- adfuller의 인자는 Series여야 하므로, 반드시 'Close' 열을 포함해야 합니다.
- p-value만 출력하세요(리스트의 [1] 항목).
스프레드에 대해서도 같은 작업을 하되, 다시 HO의 단위를 변환하고 각 DataFrame의 'Close' 열을 사용하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# 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])

코드 편집 및 실행