python - 如何在python中为高阶AP（p）模型编码半衰期？

Question

我想计算高阶 AR(4) 模型的半衰期。基本上，我想知道荷兰 GDP 增长均值回归的速度。

我有一个 AR(1) 模型的半衰期 python 代码

供您参考：grw 是一个数据框，其中 index=dates 和荷兰经济的 GDP 增长

# Halflife calculation
gdp_lags = np.roll(grw['Growth_yoy'],1)

gdp_lags[0] = 0

gdp_rets = grw['Growth_yoy'] - gdp_lags

gdp_rets[0] = 0

#adds intercept terms to X variable for regression
gdp_lags2 = sm.add_constant(gdp_lags)

model = sm.OLS(gdp_rets,gdp_lags2)
results = model.fit()

halflife = -np.log(2) / results.params[1]
print(halflife)

我想为 AR(4) 模型提供 python 代码。

Answer 1

由于您已经在使用statsmodels，您可能想看看statsmodels - ARIMA，即：

from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA

model = ARIMA(endog=grw['Growth_yoy'], order=(4, 0, 0))  # p=4, d=0, q=0 for AR(4)
fit = model.fit()
fit.summary()