株価
VARモデルに株価と因果関係を求めたい値をフィットさせたところVAR[5]のモデルがAICが最も低かったので以下のコードでグレンジャー因果を求めたところ以下のようなエラーが出ました。
調べてもこの分野に関する記事が少なく対処法に困っております。
よければお知恵をお貸しください。
お願いします。
他にgranjer因果を求める適切な方法があるというような意見でも構いません。
python3
1names=['value','price'] 2stat=[] 3pval=[] 4null=[] 5for i in range(2): 6 for j in range(2): 7 if i!=j: 8 test=var[5].test_causality(i,j,kind='f',signif=0.05,verbose=False) 9 stat.append(test['statistic'].round(1)) 10 pval.append(test['pvalue'].round(3)) 11 null.append('%s->%s'%(names[j],names[i])) 12 else: 13 pass 14pd.DataFrame({'Statistics':stat,'P_value':pval},index=null,columns=['Statistics','P_value']).T
--------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-15-e29ced717986> in <module>() 6 for j in range(2): 7 if i!=j: ----> 8 test=var[5].test_causality(i,j,kind='f',signif=0.05,verbose=False) 9 stat.append(test['statistic'].round(1)) 10 pval.append(test['pvalue'].round(3)) TypeError: test_causality() got an unexpected keyword argument 'verbose'
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