计量经济与时间序列_ACF与PACF标准差(均标准误)的计算(含代码)

1   我们对于acf和pacf值计算完毕之后，在需要计算两个数值的标准差。

2   acf和pacf的标准差计算略有不同。acf的标准差是一个移动过程，而pacf是一个相对固定过程。

3   我们继续引用这篇博文中最后的到的数值http://www.cnblogs.com/noah0532/p/8451375.html。来计算他们的标准差。代码如下：

# 求acf的标准差
import  math
se = 0
acf_tmp0 = []
while se < len(AcfValue):
    acf_tmp0.append(AcfValue[se] * AcfValue[se] * 2) # 对应每一个平方先计算出来然后保留至列表
    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的标准差分别为：", acf_se)
# 输出结果：acf的标准差分别为： [0.32721369164507774, 0.3393361165570208, 0.3488569907569576, 0.3538163365363448, 0.38267636456933163, 0.3862978125747025, 0.38691885454187935, 0.38772851326669283, 0.388183204170402]


# 求pacf的标准差
se = 0
pacf_se = []
while se < len(PacfValue):
    pacf_se.append(math.sqrt(1/(len(TimeSeries))))
    se += 1
print("pacf的标准差分别为：",pacf_se)
# 输出结果：pacf的标准差分别为： [0.31622776601683794, 0.31622776601683794, 0.31622776601683794, 0.31622776601683794, 0.31622776601683794, 0.31622776601683794, 0.31622776601683794, 0.31622776601683794, 0.31622776601683794]