对模型进行系统差分 ( SYS-GMM) 回归的案例代码

时间: 2024-12-02 09:16:39 浏览: 75
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基于python实现的hmm-gmm声学模型

系统差分 (SYS-GMM) 是一种常用的统计方法,用于处理面板数据(每个观察单位随时间变化的数据),特别是当存在内生性或滞后自变量的情况。SYS-GMM通常用于估计含有随机扰动项的动态面板模型。以下是一个使用Python库`statsmodels`简单示例,假设我们有 panel_data.csv 文件,其中包含两个时间序列变量y和x以及一个滞后变量lagged_y: ```python # 导入必要的库 import pandas as pd import numpy as np from statsmodels.discrete import PanelGMM # 加载数据 data = pd.read_csv('panel_data.csv') y = data['y'].values x = data['x'].values lagged_y = data['lagged_y'].shift().fillna(data['lagged_y'].mean()) # 缺失值填充或平均填充 # 创建PanelData结构 panel = pd.Panel(dict(data=data[['y', 'x', 'lagged_y']])) demeaned_panel = panel - panel.mean(axis=0) # 差分处理内生性 # 创建一个基础函数,用于构建模型 def sys_gmm_model(y, x, lagged_y): endog = y exog = [np.column_stack((x, lagged_y))] return PanelGMM(endog, exog) # 使用 SYS-GMM 进行回归 sys_results = sys_gmm_model(y, x, lagged_y) sys_results.fit() # 输出结果 print("SYS-GMM系数:\n", sys_results.params)
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