Миграция из Stata в Python

Question

Некоторые коллеги, которые боролись со Stata 11, просят моей помощи, чтобы попытаться автоматизировать их кропотливую работу. Они в основном используют 3 команды в Stata:

tsset (устанавливает анализ временных рядов)

как в: tsset year_column, yearly

varsoc (получение статистики выбора порядка отставания для VAR)

как в: varsoc column_a column_b

vec (векторная модель с исправлением ошибок)

как в: vec column_a column_b, trend(con) lags(1) noetable

---

Кто-нибудь знает какую-либо научную библиотеку, которую я могу использовать через python для этой же функции?

Answer 1

Я полагаю, что и scikits.timeseries и econpy / pytrix реализуют методы векторной авторегрессии, но я не пробовал ни одного из них.

Answer 2

scikits.timeseries в основном предназначен для обработки данных и имеет только некоторый статистический, эконометрический анализ и не имеет векторной авторегрессии. Pytrix имеет некоторые эконометрические функции, но также не имеет VAR. (По крайней мере, в прошлый раз, когда я смотрел.)

scikits.statsmodels и pandas имеют VAR, pandas также выполняет обработку данных для временных рядов. Я еще не видел ни одной модели коррекции ошибок вектора в python, но scikits.statsmodels приближается.

http://groups.google.ca/group/pystatsmodels?hl=en&pli=1

Answer 3

Ознакомьтесь с scikits.statsmodels.tsa.api.VAR (возможно, потребуется получить последнюю версию для разработки - используйте Google) и, ознакомьтесь с документацией для него:

http://statsmodels.sourceforge.net/devel/vector_ar.html#var

Эти модели также интегрированы с пандами.В ближайшие месяцы я буду работать над улучшением интеграции панд с остальными statsmodels

Модели векторной коррекции ошибок еще не реализованы, но находятся в списке TODO!

Answer 4

Используйте Rpy2 и вызовите пакет R var.

Answer 5

Я понятия не имею, что делают эти, кроме NumPy и SciPy. Может быть Sage или SymPy.