Time series multiple linear regression codes

时间序列多重线性回归是一种统计模型，它用于分析一个因变量如何随多个自变量变化的时间序列数据。在Python中，我们可以使用`statsmodels`库来进行这种建模。以下是一个简单的例子：

import pandas as pd
import statsmodels.api as sm

# 假设我们有一个包含时间序列数据的DataFrame tsdata
# df.columns应包括日期列('date')和预测变量（如'y1', 'y2', 'x1', 'x2'）
tsdata = ...

# 将日期转换为datetime类型，并设置为索引
tsdata['date'] = pd.to_datetime(tsdata['date'])
tsdata.set_index('date', inplace=True)

# 对每个响应变量做差分（如果数据有季节性或趋势）
for col in ['y1', 'y2']:
    tsdata[col] = tsdata[col].diff()

# 创建模型矩阵（X），通常包括滞后项和截距
X = sm.add_constant(tsdata[['lagged_y1', 'lagged_y2', 'x1', 'x2', 'intercept']])

# 现在我们可以拟合模型了
model = sm.OLS(tsdata['y1'], X).fit()
predictions = model.predict(X)

# 打印一些基本结果
print(model.summary())

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