Python statsmodels.tsa.deterministic 中 DeterministicProcess 函数使用指南

statsmodels.tsa.deterministic 模块中的 DeterministicProcess 函数用于创建一个确定性时间序列模型。它接收以下参数：

• 'data'：一个 pandas 时间序列对象，表示时间序列的数据。
• 'constant'：一个布尔值，表示是否包含截距项，默认为 'True'。
• 'order'：一个整数，表示包含多少个时间变量，默认为 1。
• 'seasonal_order'：一个长度为 4 的元组，表示季节性变量的数量和季节周期，默认为 '(0, 0, 0, 0)'。
• 'drop'：一个布尔值，表示是否删除参考分类变量的第一个水平，默认为 'True'。

创建一个 'DeterministicProcess' 对象后，可以使用 'generate' 方法生成模型的时间变量和指示矩阵。可以使用这些变量来建立时间序列模型。例如，可以使用它们来指定 ARIMA 模型中的外生变量。

以下是一个示例：

import pandas as pd
import statsmodels.api as sm

# 创建一个时间序列对象
dates = pd.date_range(start='2022-01-01', end='2022-03-31', freq='D')
data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33], index=dates)

# 创建一个DeterministicProcess对象
dp = sm.tsa.deterministic.DeterministicProcess(data, order=1, seasonal_order=(1, 1, 1, 7))

# 生成时间变量和指示矩阵
time_varying_reg = dp.generate()

在这个示例中，我们创建了一个时间序列对象，它包含了 2022 年 1 月 1 日到 3 月 31 日之间 31 个日数据。然后，我们使用 'DeterministicProcess' 函数创建一个 DeterministicProcess 对象，设置了一个一阶差分和一个 7 天的季节性变量。最后，我们使用 'generate' 方法生成时间变量和指示矩阵。