Python 如何从SVAR（A模型）得到ε的协方差矩阵

我试图使用python来估计一个模型

我首先运行了下面的代码

import numpy as np
import pandas
import statsmodels.api as sm
from statsmodels.tsa.api import VAR, SVAR
from statsmodels.tsa.base.datetools import dates_from_str
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.vector_ar.svar_model import SVARProcess
from statsmodels.tsa.vector_ar.var_model import VARProcess
import scipy
import scipy.linalg 

mdata = sm.datasets.macrodata.load_pandas().data
mdata = mdata[['realgdp','realcons','realinv']]
data = np.log(mdata).diff().dropna().reset_index(drop=True)

A = np.array([[1, 'E', 'E'], [0, 1, 0], [0, 0, 1]])

results = SVAR(data,svar_type = 'A', A=A).fit(maxlags=2)

然后尝试得到结构形式残差的协方差矩阵

results.sigma_u

但我认为代码“results.sigma_”给出了简化形式残差的协方差矩阵

results.sigma_u

如何获得结构形式残差的协方差矩阵