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KPSS returns a large statistic (p=0.0001) for a constant series instead of raising

Aperta Adatta ai principianti
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Valutazione

Difficoltà
2/5
Tempo stimato
1-3 ore
Idoneità per principianti
68/100
Tipo di issue
Bug
Chiarezza
Specificata chiaramente
Stato di attività
Attiva
Stack tecnologico
numpy, python
Ambito
data

Direzione di ricerca

Inizia nell’implementazione di KPSS e individua il controllo dei residui nulli che verifica s0 <= 0; l’issue indica che è questo il punto in cui non vengono rilevati gli input costanti non nulli dopo la rimozione della media. Riproduci il problema con gli esempi np.full forniti e controlla i test KPSS esistenti. Il lavoro è completato quando tutte le serie costanti generano InfeasibleTestException, anche per valori come 3.0 e 123.456.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

Version: arch 8.0.0, numpy 2.5.4, Python 3.13.17

What happens. The zero-residual guard is if s0 <= 0. For constants that are not exactly
representable after demeaning, the residuals are ~1e-14 instead of 0, the guard is skipped and
the test "rejects stationarity" for a series that is perfectly stationary:

import numpy as np
from arch.unitroot import KPSS
KPSS(np.full(200, 0.0)).stat      # InfeasibleTestException (correct)
KPSS(np.full(200, 3.0)).stat      # 6.829, pvalue 0.0001
KPSS(np.full(200, 123.456)).stat  # 6.829, pvalue 0.0001

Expected. The same InfeasibleTestException for every constant series, e.g. check
np.ptp(y) == 0 up front, or compare s0 to a tolerance relative to the data scale.

Lingua principale
Python
Stelle
1.6k
Fork
298
Merge medio
14h 46m
PR unite (30g)
106

Preparare l'ambiente

Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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