如何使用statsmodels库中的ccf()方法？

Question

我在使用 (Python) statsmodels 库中的 ccf() 方法时遇到一些问题。等效操作在 R 中运行良好。

ccf 在我的示例中生成两个变量 A 和 B 之间的互相关函数。我有兴趣了解 A 在多大程度上是 B 的领先指标。

我正在使用以下内容：

import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.tsa.stattools as smt

我可以模拟A和B如下：

np.random.seed(123)
test = pd.DataFrame(np.random.randint(0,25,size=(79, 2)), columns=list('AB'))

当我运行 ccf 时，我得到以下信息：

ccf_output = smt.ccf(test['A'],test['B'], unbiased=False)
ccf_output    
array([ 0.09447372, -0.12810284,  0.15581492, -0.05123683,  0.23403344,
    0.0771812 ,  0.01434263,  0.00986775, -0.23812752, -0.03996113,
   -0.14383829,  0.0178347 ,  0.23224969,  0.0829421 ,  0.14981321,
   -0.07094772, -0.17713121,  0.15377192, -0.19161986,  0.08006699,
   -0.01044449, -0.04913098,  0.06682942, -0.02087582,  0.06453489,
    0.01995989, -0.08961562,  0.02076603,  0.01085041, -0.01357792,
    0.17009109, -0.07586774, -0.0183845 , -0.0327533 , -0.19266634,
   -0.00433252, -0.00915397,  0.11568826, -0.02069836, -0.03110162,
    0.08500599,  0.01171839, -0.04837527,  0.10352341, -0.14512205,
   -0.00203772,  0.13876788, -0.20846099,  0.30174408, -0.05674962,
   -0.03824093,  0.04494932, -0.21788683,  0.00113469,  0.07381456,
   -0.04039815,  0.06661601, -0.04302084,  0.01624429, -0.00399155,
   -0.0359768 ,  0.10264208, -0.09216649,  0.06391548,  0.04904064,
   -0.05930197,  0.11127125, -0.06346119, -0.08973581,  0.06459495,
   -0.09600202,  0.02720553,  0.05152299, -0.0220437 ,  0.04818264,
   -0.02235086, -0.05485135, -0.01077366,  0.02566737])

这是我想要达到的结果（在 R 中生成）：

问题是这样的：ccf_output 只给我滞后 0 和滞后 0 右侧的相关值。理想情况下，我想要全套滞后值（滞后 -60 到滞后60) 这样我就可以制作出类似于上面的情节。

有办法吗？

Answer 1

statsmodels ccf 函数只产生前向滞后，即 Corr(x_[t+k], y_[t]) for k >= 0。但是计算后向滞后的一种方法是通过反转输入序列和输出序列的顺序。

backwards = smt.ccf(test['A'][::-1], test['B'][::-1], adjusted=False)[::-1]
forwards = smt.ccf(test['A'], test['B'], adjusted=False)
ccf_output = np.r_[backwards[:-1], forwards]

请注意，backwards 和 forwards 都包含滞后 0，因此我们必须在合并它们时从其中一个中删除它。

编辑另一种方法是颠倒参数和输出的顺序：

backwards = sm.tsa.ccf(test['B'], test['A'], adjusted=False)[::-1]

Answer 2

可以如下获得所需的互相关图（从中我们可以通过找到峰值来估计 CCF 的最佳滞后）：

import matplotlib.pylab as plt
#np.random.seed(123)
#test = pd.DataFrame(np.random.randint(0,25,size=(79, 2)), columns=list('AB'))
#backwards = smt.ccf(test['B'], test['A'], unbiased=False)[::-1]
#forwards = smt.ccf(test['A'], test['B'], unbiased=False)
#ccf_output = np.r_[backwards[:-1], forwards]
plt.stem(range(-len(ccf_output)//2, len(ccf_output)//2), ccf_output)
plt.xlabel('Lag')
plt.ylabel('ACF')
# 95% UCL / LCL
plt.axhline(-1.96/np.sqrt(len(test)), color='k', ls='--') 
plt.axhline(1.96/np.sqrt(len(test)), color='k', ls='--')

如何使用statsmodels库中的ccf()方法？

How to use the ccf() method in the statsmodels library?

python

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cross-correlation