Python进行时间序列平稳性检验（ADF Test）

Python进行时间序列平稳性检验（ADF Test）

时间序列分析是一种广泛应用于经济学、金融学和其他领域的统计分析方法。其中，平稳性是时间序列分析的一个重要概念。平稳时间序列的统计特性在时间上是不变的，这意味着它们的均值、方差和自相关结构不会随时间的推移而改变。在进行时间序列分析之前，我们通常需要检验数据是否平稳。本文将介绍如何使用Python进行时间序列平稳性检验，其中涉及到的方法是ADF检验（Augmented Dickey-Fuller Test）。

ADF检验是一种常用的单位根检验方法，用于检验时间序列数据是否具有单位根。单位根表示时间序列具有非平稳的性质。ADF检验的原假设是时间序列具有单位根，即非平稳，而备择假设是时间序列是平稳的。通过对ADF检验统计量与临界值的比较，我们可以判断时间序列的平稳性。

首先，我们需要导入必要的Python库，如pandas、statsmodels和matplotlib。代码如下：

import pandas as pd
from statsmodels.tsa