a = sm.OLS.fit().params
时间: 2024-05-04 21:19:55 浏览: 18
这段代码有误,应该先指定OLS模型并拟合数据,然后才能通过fit()方法获取模型参数。以下是一个示例代码:
```
import statsmodels.api as sm
# 构建OLS模型并拟合数据
X = sm.add_constant(X)
model = sm.OLS(y, X)
results = model.fit()
# 获取模型参数
params = results.params
```
这里的X和y分别是自变量和因变量的数据,需要根据具体情况进行替换。params是一个包含模型参数的Series对象。
相关问题
已有代码如下,请在此基础上完成。import numpy as np import pandas as pd import pandas_datareader as pdr import statsmodels.api as sm pf25 = pdr.get_data_famafrench("25_Portfolios_5x5", start="07/1963", end="06/2022") factor = pdr.get_data_famafrench("F-F_Research_Data_Factors", start="1963/07", end="2022/06") pf25_x = pd.merge(pf25[0], factor[0], how="left", left_index=True, right_index=True) for i in range(0, 25): pf25_x.iloc[:,i] = pf25_x.iloc[:,i] - pf25_x["RF"] x = sm.add_constant(factor[0]["Mkt-RF"]) beta = [] for i in range(0, 25): lm = sm.OLS(pf25_x.iloc[:,i], x).fit() beta.append(lm.params["Mkt-RF"]) x = sm.add_constant(beta) g0, g1 = [], [] for i in range(0, len(pf25_x)): lm = sm.OLS(pf25_x.iloc[i,:-4], x).fit() g0.append(lm.params["const"]) g1.append(lm.params["x1"]) g0_coef = np.mean(g0) g1_coef = np.mean(g1) g0_std = np.std(g0, ddof=1) g1_std = np.std(g1, ddof=1) g0_t = np.mean(g0) / (np.std(g0, ddof=1)/np.sqrt(len(factor[0]))) g1_t = np.mean(g1) / (np.std(g1, ddof=1)/np.sqrt(len(factor[0])))
好的,那么在这段代码的基础上,我们可以进行Shanken Correction的修改,如下所示:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
import pandas_datareader as pdr
import statsmodels.api as sm
pf25 = pdr.get_data_famafrench("25_Portfolios_5x5", start="07/1963", end="06/2022")
factor = pdr.get_data_famafrench("F-F_Research_Data_Factors", start="1963/07", end="2022/06")
pf25_x = pd.merge(pf25[0], factor[0], how="left", left_index=True, right_index=True)
for i in range(0, 25):
pf25_x.iloc[:,i] = pf25_x.iloc[:,i] - pf25_x["RF"]
x = sm.add_constant(factor[0]["Mkt-RF"])
beta = []
for i in range(0, 25):
lm = sm.OLS(pf25_x.iloc[:,i], x).fit()
beta.append(lm.params["Mkt-RF"])
x = sm.add_constant(beta)
g0, g1 = [], []
for i in range(0, len(pf25_x)):
lm = sm.OLS(pf25_x.iloc[i,:-4], x).fit()
g0.append(lm.params["const"])
g1.append(lm.params[1])
# 进行Shanken Correction
num_assets = len(beta)
inv_cov_mat = np.linalg.inv(np.cov(x.T))
beta = np.array(beta)
alpha = np.mean(g0)
beta_correction = beta + (beta - 1) * np.dot(inv_cov_mat, beta) * (np.var(beta) / np.var(factor[0]["Mkt-RF"]))
g0_correction = alpha + (alpha - 1) * np.dot(beta_correction.T, np.dot(inv_cov_mat, beta_correction)) * (np.var(beta_correction) / np.var(factor[0]["Mkt-RF"]))
g1_correction = np.mean(g1)
# 计算Shanken correction后的t值
g0_t = g0_correction / (np.std(g0, ddof=1)/np.sqrt(len(factor[0])))
g1_t = g1_correction / (np.std(g1, ddof=1)/np.sqrt(len(factor[0])))
```
这里我们对代码进行了一些修改:
1. 在进行截面回归后,计算beta值的过程中,我们把beta值存储在数组beta中。
2. 在进行Shanken Correction时,我们需要计算协方差矩阵的逆矩阵,使用`np.linalg.inv`函数来计算。
3. 计算beta值的Shanken Correction时,我们使用Numpy中的矩阵乘法函数`np.dot`来计算,最后得到beta_correction。
4. 计算g0的Shanken Correction时,我们使用类似的方法计算alpha_correction和g0_correction。
5. 最后计算Shanken Correction后的t值时,我们使用Shanken Correction后的g0和g1值来计算。
sm.OLS.fit().params的参数
在Python中,sm.OLS.fit().params是用于线性回归模型的参数估计的属性。它返回一个包含回归模型的参数的序列(Series或ndarray)。具体来说,params属性返回一个包含截距和所有自变量系数的序列。例如,在简单线性回归模型中,params将返回一个包含截距和斜率的两个元素的序列。在多元线性回归模型中,params将包含多个自变量的系数和一个截距。这些参数用于描述自变量与因变量之间的关系,以及它们的相对重要性。
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