Pies na smyczy? (część 2)
Aby potwierdzić, że ceny oleju opałowego i gazu ziemnego są skointegrowane, najpierw zastosuj test Dickeya-Fullera osobno dla każdej serii, żeby wykazać, że są błądzeniami losowymi. Następnie zastosuj test dla spreadu – powinien on wyraźnie odrzucić hipotezę o błądzeniu losowym. Ceny oleju opałowego i gazu ziemnego są wstępnie załadowane w DataFramach HO i NG.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Analiza szeregów czasowych w Pythonie
Instrukcje do ćwiczenia
- Przeprowadź test adfuller osobno dla
HOiNG, a wyniki zapisz w zmiennych (wynik to lista)- Argument funkcji adfuller musi być obiektem Series, dlatego musisz uwzględnić kolumnę
'Close' - Wyświetl tylko wartość p (element o indeksie [1] na liście)
- Argument funkcji adfuller musi być obiektem Series, dlatego musisz uwzględnić kolumnę
- Zrób to samo dla spreadu – ponownie przelicz jednostki
HOi użyj kolumny'Close'z każdego DataFrame
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# 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])