Python时序分析基础

在==时序分析==众多模型中，最为基础也是最为重要的有AR§模型，MA(q)模型，以及两者的结合ARMA(p,q)模型，同时考虑ARMA模型的平稳性，若有一个或多个根落于单位圆上，则此时的ARMA模型称作自回归单整移动平均过程，ARIMA(p,d,q)模型。

这里介绍Python绘制ACF和PACF图，进行模型定阶

导入模块

import sys
import os
import pandas as pd
import matplotlib.pylab as plt
%matplotlib inline
import statsmodels.api as sm
import statsmodels.formula.api as smf
import statsmodels.tsa.api as smt
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller 
from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox 
from statsmodels.graphics.api import qqplot
"""中文显示问题"""
plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif']
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

加载数据

data = pd.read_excel("data.xlsx",index_col="年份",parse_dates=True)
data.head()