不收敛奇异值分解的马尔可夫模型

Question

我有一个马尔可夫回归，在这里，我以一个非常小的规模关注官方文档发布的内容：https://www.statsmodels.org/stable/examples/notebooks/generated/markov_regression.html这是我的示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
import matplotlib.pyplot as plt


s1 = pd.Series([10,23,12],index=pd.date_range('2019-08-01','2019-08-03',freq='D'))
s2 = pd.Series([5,10,23],index=pd.date_range('2019-08-01','2019-08-03',freq='D'))
s3 = pd.Series([19,24,31],index=pd.date_range('2019-08-01','2019-08-03',freq='D'))

exog =  pd.concat((s1,s2,s3),axis=1)
y =  pd.Series([10,23,12],index=pd.date_range('2019-08-01','2019-08-03',freq='D'))

print(y.shape)
print(exog.shape)

 mod_fedfunds4 = sm.tsa.MarkovRegression(
    y,k_regimes=4, exog=exog)

res_fedfunds4 = mod_fedfunds4.fit(search_reps=20) 

但我得到了一个错误：

----> 4 res_fedfunds4 = mod_fedfunds4.fit(search_reps=20)

6 frames /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/linalg/linalg.py in _raise_linalgerror_svd_nonconvergence(err, flag) 104 105 def _raise_linalgerror_svd_nonconvergence(err, flag): --> 106 raise LinAlgError("SVD did not converge") 107 108 def _raise_linalgerror_lstsq(err, flag):

LinAlgError: SVD did not converge

有人可能知道ans的原因，请解释一下如何解决这个问题