cs为结果变量,green为处置变量, amount ifAAA ifAAplus maturity roa debtratio growth size为控制变量。用以研究绿色债券发行对债券信用利差的影响。如何利用倾向得分的形式编程
时间: 2024-05-06 18:18:49 浏览: 19
首先,需要准备好倾向得分模型,可以使用Propensity Score Matching(PSM)或者Propensity Score Weighting(PSW)方法生成倾向得分。假设已经得到了每个样本的倾向得分,可以按照以下步骤进行编程:
1. 导入必要的Python库,如numpy、pandas、sklearn等。
2. 读取数据集,并按照需要进行数据清洗和变量筛选。
3. 根据需要选择PSM或PSW方法,计算每个样本的倾向得分。
4. 根据倾向得分将样本分为研究组和对照组。
5. 检验研究组和对照组的基本特征是否平衡,如果不平衡,则需要进行进一步的调整。
6. 使用倾向得分调整模型,控制控制变量,分析处置变量(green)对结果变量(cs)的影响。
7. 可以使用python中的statsmodels或者sklearn库中的线性回归函数来实现以上步骤。
示例代码:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 读取数据集
data = pd.read_csv("data.csv")
# 数据清洗和变量筛选
X = data[['green', 'amount', 'ifAAA', 'ifAAplus', 'maturity', 'roa', 'debtratio', 'growth', 'size']]
y = data['cs']
# 计算倾向得分
model = LogisticRegression()
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
model.fit(X_scaled, y)
propensity_score = model.predict_proba(X_scaled)[:, 1]
# 根据倾向得分将样本分为研究组和对照组
treatment = propensity_score > np.percentile(propensity_score, q=50)
# 检验研究组和对照组的基本特征是否平衡
covariates = ['amount', 'ifAAA', 'ifAAplus', 'maturity', 'roa', 'debtratio', 'growth', 'size']
for covariate in covariates:
print(covariate, 'mean in control group:', X[covariate][~treatment].mean())
print(covariate, 'mean in treatment group:', X[covariate][treatment].mean())
# 使用倾向得分调整模型,控制控制变量,分析处置变量(green)对结果变量(cs)的影响
from statsmodels.api import Logit
X['treatment'] = treatment.astype(int)
X['propensity_score'] = propensity_score
model = Logit(y, X[['green', 'treatment', 'propensity_score', 'amount', 'ifAAA', 'ifAAplus', 'maturity', 'roa', 'debtratio', 'growth', 'size']])
result = model.fit()
print(result.summary())
```