newey_west_t python代码

以下是 newey_west_t 的 Python 代码示例：

import numpy as np
import statsmodels.api as sm

# 生成一些随机数据
np.random.seed(123)
x = np.random.randn(100, 3)
y = x[:, 0] + 2 * x[:, 1] + np.random.randn(100)

# 使用 Newey-West 校正的 t 检验
model = sm.OLS(y, sm.add_constant(x))
nw_t = model.fit(cov_type='HAC', cov_kwds={'maxlags': 2})
print(nw_t.tvalues)

这段代码使用了 statsmodels 库中的 OLS 方法来进行线性回归，然后使用了 HAC 校正方法来计算 Newey-West 校正的 t 值。其中，`cov_kwds={'maxlags': 2}` 表示使用 2 阶滞后来计算协方差矩阵。

相关问题

newey_west_t python实现

newey_west_t 是一个用于计算异方差和自相关的统计量的函数，它可以用于时间序列数据的分析。在 Python 中，可以使用 statsmodels 包中的 newey_west 函数来实现 newey_west_t 统计量的计算。具体实现方法可以参考 statsmodels 文档中的说明。

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。