python处理时间序列非平稳_非平稳时间序列的自相关

我在python中实现了一个函数来计算特定滞后k下时间序列的自相关，它是在假定某些时间序列可能不是平稳的情况下实现的。

然而，我发现，对于其中一些，我得到的值大于1，特别是在最后的滞后。所以我想我一定是做错了什么计算。在

我正在实施以下措施：

对于对应于滞后序列的项，我计算滞后k以后的平均值和标准偏差。在

我在python中实现了以下代码，它计算特定滞后k的自相关：def custom_autocorrelation(x, lag = 12):

n = len(x)

std = x.std()

mu = x.mean()

autocov = 0

mu_lag = x[lag:].mean()

std_lag = x[lag:].std()

for j in range(n-lag):

autocov += (x[j] - mu)*(x[j+lag] - mu_lag)

autocorr = autocov/(std*std_lag*(n-lag))

return autocorr

作为一个例子，我用下面的序列，当k=12时，系数为1.03：

^{pr2}$

任何帮助都将不胜感激！在

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