Python 从statsmodels中的Johansen协整函数获取VECM参数

我试图获得与我的ECM模型y_t的降秩向量（q）模型相关的参数值的估计值。我知道Johansen协整测试可以做到这一点，但在阅读

statsmodels

函数文档时，我不清楚如何调整此代码来做到这一点。它似乎是的一个特性，但不是Python的特性，Python只输出跟踪和最大特征值统计信息以及临界值。我想知道我是否能在这方面得到帮助

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Edit：函数的最后一行是return

JohansenTestResult（rkt、r0t、a、d、lr1、lr2、cvt、cvm、aind）

，从

JohansenTestResult

类中可以看到

a=eig

和

d=evec

。和

ad

和

au

似乎是在cholesky分解和变换之前的原始特征值和特征向量，该分解和变换给出了a和d，它们只是

ad

和

au

按特征值的大小排序。我发现

print（d*a*inv（d））

可以给我必要的系数矩阵。但是对于我的3个解释，它们都是4*4矩阵和1个相关矩阵，因此我想知道如何获得系数的1*4向量。

从文档中，该方法输出一个JohansenTestResult。通过查看，我们可以看到对象将VECM特征向量和特征值存储在

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evec

和

eig

属性，分别

谢谢。但是添加

print（du*au*inv（du））

似乎为我的ECM提供了一个4*4的向量，有3个解释和1个依赖项。我期望1*4向量重新表示系数您必须变换特征向量以恢复系数，如果您不想这样做，并且您主要关心参数，我建议直接使用VECM类来拟合模型，该模型将输出一个包含系数的VECMResult对象，看，如果我想进行转换，我需要在这里做什么？另外，这是一个关于Johansen测试的问题，但是我们不是在测试中使用降秩向量吗？你指的是找到与最高特征值相关的特征向量，这就是系数矩阵，如这里所述（）什么是du，au，a，d？解释它们的含义，并包括为它们赋值的代码段。@JuanCarlosRamirez函数的最后一行是

return JohansenTestResult（rkt、r0t、a、d、lr1、lr2、cvt、cvm、aind）

从

JohansenTestResult

类中可以看出

a=eig

和

d=evec

ad

和

au

似乎是在cholesky分解和变换之前的原始特征值和特征向量，该分解和变换给出

a

和

d

调用函数的代码如下接下来，

result=coint_johansen（self.data，-1,1）

我只是在函数中有一个print语句，

print（du*au*inv（du））

你应该指定在你的问题中，你的问题的访问者可能不熟悉这个符号，直接包含那个信息会创造更多的价值。@JuanCarlosRamirez整理了它。