用python的双statsam模型来计算。不幸的是,我提示了一个错误消息。在
给出了对偶betas的回归方程
我现在忽略了无风险利率(rf),但一旦我添加了它,实现应该是相似的。现在我的代码如下所示,其中spx.xlsx公司'file simple有两列返回值,分别称为“SPXrets”和“AAPLrets”(+一列带日期):
import pandas as pd
from pandas import ExcelWriter
from pandas import ExcelFile
import statsmodels.api as sm
import statsmodels.formula.api as smf
import numpy as np
df = pd.read_excel('spx.xlsx')
print(df.columns)
mod = smf.ols(formula='AAPLrets ~ SPXrets', data=df)
res = mod.fit()
print(res.summary())
提示patsy错误:
PatsyError:intercept term不能与其他任何东西交互 阿普雷茨~SPXrets:c公司(D) +SPXrets:(1-c(D))
感谢您的帮助-非常感谢!在
编辑:
在我最初的建议之后,OP更改了标题和提供的代码片段。我的建议后来也作了相应的修改。在
新建议:
我怀疑你的数据集有问题。 我建议您告诉我们更多关于数据源的信息,如何加载数据,它的外观(结构)以及列的类型(字符串、浮点等)。在
我现在可以告诉您的是,您的代码片段在以下示例数据中运行良好:
代码:
输出:
^{pr2}$事情是这样的:
另一个建议:
就我个人而言,没有帕西我会感觉舒服得多。在
下面的代码片段将允许您运行线性回归,并选择是返回模型摘要,还是返回包含其他详细信息(如系数p值和r平方)的数据帧。在
试运行1:
输出1:
试运行2:
输出2:
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