Я моделировал модель временного ряда x_t = -1.1x_t-1 + e_t в python. Визуально проверяя график временного ряда, я думаю, что он должен быть нестационарным. Потому что дисперсия увеличивается с течением времени. Тем не менее, значение р adffuler приближается к нулю, указывая, что этот ряд должен быть стационарным. Кто-нибудь может мне помочь и дать мне знать, если это стационарная или нестационарная серия? На какие доказательства (визуальный сюжет против adftest) я должен положиться, чтобы проверить стационарность? Большое спасибо за любую помощь заранее.
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller
n = int(1000)
alphas = np.array([-1.1])
betas = np.array([0.])
ar = np.r_[1, -alphas[i]]
ma = np.r_[1, betas[i]]
np.random.seed(12345)
ar_data = smt.arma_generate_sample(ar=ar, ma=ma, nsample=n)
adf_result = adfuller(ar_data)
print (adf_result)
plt.plot(ar_data)
plt.plot_acf(ar_data)
plt.plot_pacf(ar_data)
печать (adf_result)
(-1,0861168664712843e + 17, 0,0, 14, 985, {'1%': -3,4370062675076807, '5%': -2,8644787205542492, '10% ': -2,568334722615888}, 111772,54850986988)
