計量經濟與時間序列_ACF與PACF標准差(均標准誤)的計算(含代碼)

1   我們對於acf和pacf值計算完畢之后，在需要計算兩個數值的標准差。

2   acf和pacf的標准差計算略有不同。acf的標准差是一個移動過程，而pacf是一個相對固定過程。

3   我們繼續引用這篇博文中最后的到的數值http://www.cnblogs.com/noah0532/p/8451375.html。來計算他們的標准差。代碼如下：

# 求acf的標准差
import  math
se = 0
acf_tmp0 = []
while se < len(AcfValue):
    acf_tmp0.append(AcfValue[se] * AcfValue[se] * 2) # 對應每一個平方先計算出來然后保留至列表
    se += 1
# print(acf_tmp0)

se = 0
acf_tmp1 = 0
acf_se = []
while se < len(acf_tmp0):
    acf_tmp1 = ((acf_tmp0[se] + acf_tmp1))
    acf_se.append(math.sqrt((1+acf_tmp1) / len(TimeSeries)))
    se += 1
print("acf的標准差分別為：", acf_se)
# 輸出結果：acf的標准差分別為： [0.32721369164507774, 0.3393361165570208, 0.3488569907569576, 0.3538163365363448, 0.38267636456933163, 0.3862978125747025, 0.38691885454187935, 0.38772851326669283, 0.388183204170402]


# 求pacf的標准差
se = 0
pacf_se = []
while se < len(PacfValue):
    pacf_se.append(math.sqrt(1/(len(TimeSeries))))
    se += 1
print("pacf的標准差分別為：",pacf_se)
# 輸出結果：pacf的標准差分別為： [0.31622776601683794, 0.31622776601683794, 0.31622776601683794, 0.31622776601683794, 0.31622776601683794, 0.31622776601683794, 0.31622776601683794, 0.31622776601683794, 0.31622776601683794]