Question

我读过的关于Python中的多元回归的所有主题大多推荐Statsmodels中的OLS函数。这就是我遇到的问题，我试图解释一个基金的回报（HYFAX以绿色突出显示），通过回归14个可以解释该基金回报的自变量的回报。这应该具有显着的F检验并且在经历逐步迭代的因子之后吐出具有最高调整的R平方的最佳拟合模型。有没有办法在python中做到这一点？

Fund returns vs Factors

Answer 1

听起来你只是希望看到模型拟合的结果。下面是一个带有1个预测器的例子，但很容易扩展到14：

导入statsmodel并指定您要构建的模型（这是您包含14个预测变量的地方）：

import statsmodels.api as sm

#read in your data however you want and assign your y, x1...x14 variables

model = sm.OLS(x, y)

适合模特：

results = model.fit()

现在只显示模型拟合的摘要：

print(results.summary())

这将为您提供调整后的R平方值，F测试值，β重量等。应该看起来像这样：

                            OLS Regression Results                            
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Dep. Variable:                      x   R-squared:                       0.601
Model:                            OLS   Adj. R-squared:                  0.594
Method:                 Least Squares   F-statistic:                     87.38
Date:                Wed, 24 Aug 2016   Prob (F-statistic):           3.56e-13
Time:                        19:51:25   Log-Likelihood:                -301.81
No. Observations:                  59   AIC:                             605.6
Df Residuals:                      58   BIC:                             607.7
Df Model:                           1                                         
Covariance Type:            nonrobust                                         
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                 coef    std err          t      P>|t|      [95.0% Conf. Int.]
------------------------------------------------------------------------------
y              0.8095      0.087      9.348      0.000         0.636     0.983
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Omnibus:                        0.119   Durbin-Watson:                   1.607
Prob(Omnibus):                  0.942   Jarque-Bera (JB):                0.178
Skew:                          -0.099   Prob(JB):                        0.915
Kurtosis:                       2.818   Cond. No.                         1.00
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Python中的多元回归（使用因子选择）

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