如何用python代码求Newey-West t-statistics

要使用Python代码计算Newey-West t统计量，你可以使用statsmodels库中的`HACRobustResults`类。首先，你需要通过`OLS`函数拟合一个普通的线性回归模型。然后，你可以使用`HACRobustResults`类来计算Newey-West标准误差，并进一步计算t统计量。

下面是一个示例代码：

import statsmodels.api as sm

# 定义自变量和因变量
X = ...  # 输入自变量
y = ...  # 输入因变量

# 拟合普通的线性回归模型
model = sm.OLS(y, sm.add_constant(X))
results = model.fit()

# 计算Newey-West标准误差和t统计量
robust_results = results.get_robustcov_results(cov_type='HAC', maxlags=1)
t_stat = robust_results.tvalues

在上述代码中，你需要将X和y替换为你的实际自变量和因变量。`maxlags`参数表示Newey-West估计器中的滞后阶数。

通过上述代码，你可以获得Newey-West标准误差和t统计量。请注意，这里使用的是一阶滞后的Newey-West估计器，你可以根据需要调整滞后阶数。