Python中的FamaMacbeth

Question

首先，我对Python非常陌生，所以我在编程方面没有那么高的技术天赋。然而，我正在运行一个Fama-Macbeth回归来估计不同宏观经济变量的风险溢价。类似于case。在

我的问题是fama_macbeth似乎在pandas中贬值了，转而使用stats模型，我发现这更令人困惑。在

我的数据： 我有S&P指数收益的时间序列，以及不同的变量，即工业生产、gdp、cpi等（大约20年的月度数据）

我想做的是： 回归所有变量的指数收益率，即y=bx（1）+bx（2）+bx（3），并将每个变量的系数保存为一个新的时间序列，我可以在分析的第二部分对指数回报进行回归。在

任何人都知道如何在我的例子中使用fama_macbeth中的statsmodels，或者其他解决问题的方法。如果任何人有一个类似的项目共享的来源，它将不胜感激。我似乎在Python的任何地方都找不到这种方法的以前的例子。在