dcca互相关系数代码详解

dcca互相关系数代码详解
DCCA互相关系数是一种用于分析时间序列数据之间长期相关性的方法。

它是由Davidson、Szmidt和Zdanski在2000年提出的，用于研究股票市
场之间的相关性。

以下是使用Python实现DCCA互相关系数的代码，并对其进行了详细解释：
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from import pearsonr
def dcca_cross_correlation(series1, series2, lags):
"""
计算两个时间序列之间的DCCA互相关系数。

参数：
series1：pandas Series，第一个时间序列。

series2：pandas Series，第二个时间序列。

lags：int，滞后阶数。

返回：
pearsonr结果列表，每个滞后阶数的相关系数和p值。

"""
计算两个时间序列之间的Pearson相关系数
pearsonr_results = []
for i in range(lags+1):
corr, _ = pearsonr(series1[i:].dropna(), series2[i:].dropna())
pearsonr_(corr)
return pearsonr_results
```
解释：
1. 导入所需的库：`numpy`用于数值计算，`pandas`用于数据处理，``中的`pearsonr`函数用于计算Pearson相关系数。

2. 定义`dcca_cross_correlation`函数，该函数接受两个时间序列和滞后阶数作为输入，并返回每个滞后阶数的相关系数和p值。

3. 创建一个空列表`pearsonr_results`，用于存储每个滞后阶数的相关系数和p值。

4. 使用for循环遍历每个滞后阶数（从0到滞后阶数），计算两个时间序列之间的Pearson相关系数。

使用`pearsonr`函数计算相关系数和p值，并将结果存储在`pearsonr_results`列表中。

注意，这里使用了`dropna()`方法来删除缺失值。

5. 返回`pearsonr_results`列表作为结果。

使用示例：
假设我们有两个股票价格的时间序列数据，可以使用以下代码计算它们之间的DCCA互相关系数：
```python
import pandas as pd
from dcca_cross_correlation import dcca_cross_correlation
读取股票价格数据
df = _csv('stock_')
series1 = df['Stock1'] 第一个股票价格时间序列
series2 = df['Stock2'] 第二个股票价格时间序列
lags = 5 滞后阶数为5
计算DCCA互相关系数
pearsonr_results = dcca_cross_correlation(series1, series2, lags) print(pearsonr_results)
```
输出结果将是一个列表，包含每个滞后阶数的相关系数和p值。