Pythonで『時系列解析』

 

Rの時系列本はいろいろ出ているのにPythonの時系列本はあまり出ていないので島田直希氏のこの本は貴重です。

共立出版のサポートページにサンプルのコードがあります。

2.2 ARモデルの40ページのプログラムはtp://島田氏の『時系列解析』だとstatsmodels.tsa.ar_model.AR()を使っているけれどar_model.AR()はv0.12で削除されたので代わりにar_model.AutoReg()を使えとなります。

statsmodels.tsa.ar_model.AutoReg

P40は以下に書き換えるとうまくいく。

from statsmodels.tsa.ar_model import AutoReg

res = AutoReg(y_diff, lags = 11,old_names=False).fit()

out = 'AIC: {0:0.3f}, HQIC: {1:0.3f}, BIC: {2:0.3f}'

print(out.format(res.aic, res.hqic, res.bic))

p41は以下に書き換え。

for i in range(20):

    res = AutoReg(y_diff, lags = i+1,old_names=False).fit()

    print('lag = ', i+1, out.format(res.aic, res.hqic, res.bic))

ラグ11のAICが最小なので、ラグ11のモデルを選ぶ。