Erhalten von Kointegrationsvektoren mit der Johansen-Methode

Ich versuche, die Johansen-Methode besser zu verstehen, deshalb habe ich ein Beispiel 3.1 aus dem Buch Likelihood-Based-Inference-Cointegrated-Autoregressive-Econometrics entwickelt, in dem wir drei Prozesse haben:

Die Kointegrationsvektoren sollten also [a, -1, 0] und [0, 0 1] sein, aber wenn ich die Johansen-Methode ausführe, kann ich sie nicht erhalten.

Der Code, den ich versuche, ist der folgende:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller
from statsmodels.tsa.johansen import coint_johansen

mu, sigma = 0, 1 # mean and standard deviation
n = 1000

s1 = np.random.normal(mu, sigma, n)
s2 = np.random.normal(mu, sigma, n)
s3 = np.random.normal(mu, sigma, n)

x_1t = np.cumsum(s1)+s2
x_2t = 7*np.cumsum(s1)+s3
x_3t = s3

#Creating Pandas object
todays_date = datetime.datetime.now().date()
index = pd.date_range(todays_date-datetime.timedelta(10), periods=n, freq='D')
y = pd.DataFrame(index=index, data={'col1': x_1t, 'col2': x_2t, 'col3':x_3t} )

p = 4
jres = coint_johansen(y, 0, p)

Ich habe mehrere p-Werte versucht und kann die Kointegrationsvektoren nicht erhalten. Ich weiß, dass ich etwas falsch mache. Vielen Dank.

Ich habe die Antwort gefunden. Wenn es für jemanden hilfreich ist, können Sie das folgende Notizbuch überprüfen:

http://nbviewer.ipython.org/github/mapsa/seminario-doc-2014/blob/master/cointegration-example.ipynb