使用Johansen方法获取协整向量

我试图更好地理解Johansen方法，因此我开发了一个示例3.1，该示例由《基于可能性的推理-协整-自回归计量经济学》一书给出， 其中有三个过程：

因此协整向量应该是[a，-1，0]和[0，0 1]，但是当我运行Johansen方法时，我无法获得它们。

我正在尝试的代码如下：

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)

我尝试了几个p值，但无法获得协整向量，我知道我做错了什么。谢谢。

我找到了答案。如果对某人有帮助，可以检查以下笔记本：

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