用python写一个计算输入对输出的贡献率的回归模型
时间: 2024-06-10 13:07:29 浏览: 18
好的,这是一个计量经济学问题。 假设您拥有一个回归模型,其中y是目标变量,x是解释变量。您可以使用Python中的线性回归模型,如scikit-learn中的LinearRegression类,来计算变量x对y的贡献率。即,使用模型预测y的值,然后从y的平均值中减去预测值,这将给出残差值。然后,通过对残差值和x的标准差进行线性回归,即可计算出x对y的贡献率。
相关问题
python变量贡献率排序_103,每个特征的贡献率是多少?
对于变量的贡献率,需要先进行特征工程和模型训练,才能得到每个特征的贡献率。一般可以使用线性回归模型、决策树模型等进行特征选择和特征重要性排序,得到每个特征的权重或重要性值,从而得到每个特征的贡献率。
在Python中,可以使用sklearn库中的特征选择模块和树模型模块来进行特征选择和特征重要性排序。例如,使用随机森林模型来计算每个特征的重要性,可以使用以下代码:
``` python
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
# 假设X为特征矩阵,y为目标变量
model = RandomForestRegressor()
model.fit(X, y)
# 得到每个特征的重要性
importance = model.feature_importances_
# 对特征重要性进行排序
indices = np.argsort(importance)[::-1]
# 输出每个特征的重要性和排名
for f in range(X.shape[1]):
print("%d. feature %d (%f)" % (f + 1, indices[f], importance[indices[f]]))
```
输出结果中,每个特征的重要性值越大,排名越靠前,代表该特征对目标变量的影响越大,其贡献率也就越高。
可以用python写一段用Brinson模型进行基金业绩归因的代码吗
可以的,Brinson模型是一种常用的基金业绩归因模型,可以用Python编写实现。以下是一些可供参考的Python库和代码实现:
1. pandas:用于数据处理和分析,可以用来处理基金持仓数据和收益数据。
2. numpy:用于数值计算和矩阵运算,可以用来计算基金的各个因子权重和收益率。
3. statsmodels:用于统计分析和回归分析,可以用来拟合Brinson模型。
以下是一个使用以上库实现Brinson模型的示例代码:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.api as sm
def brinson_model(portfolio_data, benchmark_data):
# 计算投资组合和基准的总收益率和总超额收益率
portfolio_return = (portfolio_data['return'] - portfolio_data['risk_free']).sum()
benchmark_return = (benchmark_data['return'] - benchmark_data['risk_free']).sum()
excess_return = portfolio_return - benchmark_return
# 计算投资组合和基准的各个因子权重和收益率
portfolio_weights = portfolio_data.iloc[:,1:-1] / portfolio_data.iloc[:,1:-1].sum()
benchmark_weights = benchmark_data.iloc[:,1:-1] / benchmark_data.iloc[:,1:-1].sum()
portfolio_returns = portfolio_data['return'] - portfolio_data['risk_free']
benchmark_returns = benchmark_data['return'] - benchmark_data['risk_free']
# 计算Brinson模型的各个分项贡献
equity_selection = np.dot(portfolio_weights['Equity'], portfolio_returns - benchmark_weights['Equity']*benchmark_returns)
allocation_effect = np.dot(portfolio_weights.sum(axis=1) - benchmark_weights.sum(axis=1), benchmark_returns)
interaction_effect = excess_return - equity_selection - allocation_effect
# 输出结果
print('Equity selection effect: {:.2%}'.format(equity_selection/excess_return))
print('Allocation effect: {:.2%}'.format(allocation_effect/excess_return))
print('Interaction effect: {:.2%}'.format(interaction_effect/excess_return))
```
以上代码实现了Brinson模型中的Equity selection effect、Allocation effect和Interaction effect的计算,输入参数分别为投资组合和基准的持仓数据和收益数据。