statsmodels.tsa.ardl.ARDLResults.predict¶

ARDLResults.predict(start=None, end=None, dynamic=False, exog=None, exog_oos=None, fixed=None, fixed_oos=None)[source]¶

样本内预测和样本外预测。

Parameters:¶

startint, str, or datetime, optional

从零开始预测的观察编号，即第一个预测是开始。也可以是一个日期字符串进行解析或一个日期时间类型。默认是第零个观察值。

endint, str, or datetime, optional

结束预测的零索引观测编号，即最后一个预测是结束。也可以是一个日期字符串进行解析或一个日期时间类型。然而，如果日期索引没有固定的频率，如果想要进行样本外预测，结束必须是一个整数索引。默认是样本中的最后一个观测值。与标准的Python切片不同，结束是包含在内的，因此返回所有预测[开始, 开始+1, …, 结束-1, 结束]。

dynamic{bool, int, str, datetime, Timestamp}, optional

相对于开始的整数偏移量，用于动态预测的开始位置。在此观测之前，将使用真实的内生值进行预测；从该观测开始，并持续到预测结束，将使用预测的内生值。日期时间类的对象不会被解释为偏移量。它们而是用于找到动态的索引位置，然后用于计算偏移量。

exogarray_like

一个替代的外生数组。必须与模型创建时使用的外生数据数组具有相同的形状。

exog_oosarray_like

包含外生变量的样本外值的数组。必须与创建模型时使用的exog具有相同的列数，并且至少与样本外预测的数量一样多的行数。

fixedarray_like

一个替换的固定数组。必须与模型创建时使用的固定数据数组的形状相同。

fixed_oosarray_like

包含固定变量的样本外值的数组。 必须具有与模型创建时使用的固定变量相同的列数，并且至少具有与样本外预测数量相同的行数。

Returns:¶

predictions{ndarray, Series}

样本外预测和/或样本外预测的数组。