Johansen 방법을 사용하여 공적분 벡터 얻기

나는 Johansen 방법을 더 잘 이해하려고 노력하고 있으므로 우리는 세 가지 프로세스가있는 Likelihood-Based-Inference-Cointegrated-Autoregressive-Econometrics 책에서 제공하는 예제 3.1을 개발했습니다 .

공적분 벡터는 [a, -1, 0] 및 [0, 0 1]이어야하지만 Johansen 방법을 실행하면 얻을 수 없습니다.

내가 시도하는 코드는 다음과 같습니다.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller
from statsmodels.tsa.johansen import coint_johansen

mu, sigma = 0, 1 # mean and standard deviation
n = 1000

s1 = np.random.normal(mu, sigma, n)
s2 = np.random.normal(mu, sigma, n)
s3 = np.random.normal(mu, sigma, n)

x_1t = np.cumsum(s1)+s2
x_2t = 7*np.cumsum(s1)+s3
x_3t = s3

#Creating Pandas object
todays_date = datetime.datetime.now().date()
index = pd.date_range(todays_date-datetime.timedelta(10), periods=n, freq='D')
y = pd.DataFrame(index=index, data={'col1': x_1t, 'col2': x_2t, 'col3':x_3t} )

p = 4
jres = coint_johansen(y, 0, p)

여러 p- 값을 시도했지만 공적분 벡터를 얻을 수 없습니다. 내가 잘못한 것을 알고 있습니다. 감사.

답을 찾았습니다. 누군가에게 도움이된다면 다음 노트북을 확인할 수 있습니다.

http://nbviewer.ipython.org/github/mapsa/seminario-doc-2014/blob/master/cointegration-example.ipynb