statsmodels 是一个 Python 库，用于估计统计模型和进行统计测试，特别适用于时间序列分析。它提供了多种统计模型，包括 ARIMA、GARCH、VAR 等，可以帮助我们更好地理解和预测时间序列数据。

主要功能

  • 时间序列模型估计：包括 ARIMA、GARCH、VAR 等模型。
  • 统计测试：如单位根测试、自相关测试等。
  • 模型诊断：如残差分析、模型选择等。

安装

pip install statsmodels

示例

以下是一个简单的 ARIMA 模型估计示例：

import statsmodels.api as sm

# 加载数据
data = sm.datasets.augmented_data.load()

# 创建 ARIMA 模型
model = sm.tsa.ARIMA(data.endog, order=(1, 1, 0))

# 拟合模型
results = model.fit()

# 输出模型结果
print(results.summary())

扩展阅读

更多关于 statsmodels 的信息，请访问 statsmodels 官方文档。

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时间序列分析