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
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