print(res)
test = sm.tsa.adfuller(dataset.Data_1st)
print(test)
print('adf: ', test[0])
print('p-value: ', test[1])
print('Critical values: ', test[4])
if test[0] > test[4]['5%']:
print('Есть единичные корни, ряд не стационарен')
else:
print('Единичных корней нет, ряд стационарен')
warnings.filterwarnings("ignore") # отключает предупреждения
src_data_model = dataset[:"2009-08-31"]
model = sm.tsa.statespace.SARIMAX(src_data_model,
order=(1, 1, 1),
seasonal_order=(1, 1, 1, 12),
enforce_stationarity=False,
enforce_invertibility=False)
res = model.fit()
# res.plot_diagnostics(figsize=(15, 12))
pred = res.predict(pd.to_datetime('2009-01-01'),
pd.to_datetime('2009-12-31'),
dynamic=False)
pred = pd.DataFrame(pred)
dataset.plot(figsize=(12, 6))
ax = plt.gca()
pred.plot(ax=ax)
plt.show()
conn.close()
