我有一个名为 allret_q2btc 的数据集，其中包含 3 个变量列 goldret、equityret 和 btcret。
我发现协整等级为 3，我尝试运行 statsmodels.tsa.vector_ar.vecm 提供的 VCEM 模型，但是我无法理解结果。
VECM_res=VECM(allret_q2btc,k_ar_diff=1,coint_rank=3)
VECM_fit=VECM_res.fit()
VECM_fit.summary()
下图给出了上述代码的结果。但是，与 R 或 Eviews 不同，我无法理解结果的格式，我无法解释结果。请帮我解决这个问题。
同时我想知道是否有人使用过上述软件包。如果是，请告诉我其中的 VECMResult 模块有什么用处。如有任何示例，请不胜感激。
【问题讨论】：
标签： python statistics var
首先，请记住 statsmodel 用于 VECM 的这个方程：Δyt=Πyt−1+Γ1Δyt−1+…+Γkar−1Δyt−kar+1+ut
您在 image1 的前 3 个表格中看到的是 VECM(kar-1) 模型的 kar-1（在这种情况下 = 1）参数矩阵 Γ1,...,Γkar-1 的估计值。您可以使用VECM_fit.gamma 获得准确的系数。
其他表格是关于 alpha 和 beta 的估计值。您可以直接使用VECM_fit.alpha 和VECM_fit.beta 获得这两个neqsxcoint_rank（在本例中为3x3）矩阵。
注意：Π=αβ′ (Π=VECM_fit.alpha.dot(VECM_fit.beta.T))
您可以在此处阅读有关 VECMResult 属性的更多信息：https://www.statsmodels.org/stable/generated/statsmodels.tsa.vector_ar.vecm.VECMResults.html#statsmodels.tsa.vector_ar.vecm.VECMResults
您还可以通过VECM_fit.var_rep 获取 VECM(1) 模型的 VAR(2) 表示。
最后，你可以检查一下：
VECM_fit.var_rep[0] = VECM_fit.gamma + VECM_fit.alpha.dot(VECM_fit.beta.T) + np.diag(v=[1,1,1])
VECM_fit.var_rep[1] = -VECM_fit.gamma
【讨论】：