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python - Python 中的面板回归

转载 作者:太空狗 更新时间:2023-10-30 02:28:31 24 4
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我正在尝试对 pandas Dataframes 进行面板回归:

目前我有两个数据框,每个数据框包含 52 行(日期)*99 列(99stocks): Markdown file with data representation

运行时:

est=sm.OLS(Stockslist,averages).fit()
est.summary()

我得到 ValueError:形状 (52,99) 和 (52,99) 未对齐:99 (dim 1) != 52 (dim 0)

有人可以指出我做错了什么吗?该模型只是 y(i,t)=x(i,t)+误差项所以没有拦截。但是我想在将来添加时间效果。

亲切的问候,杰伦

最佳答案

试试下面的操作 - 我已经从上面的链接复制了股票数据,并为 x 列添加了随机数据。对于面板回归,您需要评论中提到的“MultiIndex”。

df = pd.DataFrame(df.set_index('dates').stack())
df.columns = ['y']
df['x'] = np.random.random(size=len(df.index))
df.info()

MultiIndex: 100 entries, (2015-04-03 00:00:00, AB INBEV) to (2015-05-01 00:00:00, ZC.PA)
Data columns (total 2 columns):
y 100 non-null float64
x 100 non-null float64
dtypes: float64(2)
memory usage: 2.3+ KB

regression = PanelOLS(y=df['y'], x=df[['x']])

regression

-------------------------Summary of Regression Analysis-------------------------

Formula: Y ~ <x> + <intercept>

Number of Observations: 100
Number of Degrees of Freedom: 2

R-squared: 0.0042
Adj R-squared: -0.0060

Rmse: 0.2259

F-stat (1, 98): 0.4086, p-value: 0.5242

Degrees of Freedom: model 1, resid 98

-----------------------Summary of Estimated Coefficients------------------------
Variable Coef Std Err t-stat p-value CI 2.5% CI 97.5%
--------------------------------------------------------------------------------
x -0.0507 0.0794 -0.64 0.5242 -0.2063 0.1048
intercept 2.1952 0.0448 49.05 0.0000 2.1075 2.2829
---------------------------------End of Summary---------------------------------

关于python - Python 中的面板回归,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/36682343/

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