写一个基于2008年世界金融危机对丰田汽车债务数据影响的python回归分析代码
时间: 2024-03-10 17:51:25 浏览: 22
好的,我可以帮你写一个基于2008年世界金融危机对丰田汽车债务数据影响的Python回归分析代码。
首先,我们需要导入必要的库:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.api as sm
import matplotlib.pyplot as plt
```
然后,我们需要读取数据。假设我们的数据文件名为“toyota_debt.csv”,包含以下列:年份、季度、债务总额、GDP、利率、通胀率和金融危机指数。
```python
data = pd.read_csv('toyota_debt.csv')
```
接着,我们需要将数据按照年份和季度进行排序,并创建一个新的列来表示季度。
```python
data = data.sort_values(['Year', 'Quarter'])
data['Quarter_Num'] = range(1, len(data) + 1)
```
然后,我们需要将金融危机指数作为一个虚拟变量添加到数据集中。
```python
data['Crisis'] = np.where(data['Crisis_Index'] > 0, 1, 0)
```
接下来,我们可以使用回归分析来探究金融危机对丰田汽车债务的影响。
我们使用利率、通胀率、GDP和金融危机指数作为自变量,债务总额作为因变量。
```python
X = data[['Interest_Rate', 'Inflation', 'GDP', 'Crisis']]
y = data['Debt']
X = sm.add_constant(X)
model = sm.OLS(y, X).fit()
print(model.summary())
```
最后,我们可以使用Matplotlib绘制出预测值和实际值的对比图。
```python
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(data['Quarter_Num'], y, label='Actual')
ax.plot(data['Quarter_Num'], model.predict(X), label='Predicted')
ax.set_xlabel('Quarter')
ax.set_ylabel('Debt')
ax.set_title('Toyota Debt Analysis')
ax.legend()
plt.show()
```
以上就是基于2008年世界金融危机对丰田汽车债务数据影响的Python回归分析代码。