Question

我想用gmm估算利率过程。 enter image description here

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所以，我引用了这段代码。 https://github.com/josef-pkt/misc/blob/master/notebooks/ex_gmm_gamma.ipynb

以下是我的代码。

import numpy as np
import pandas as pd
from statsmodels.sandbox.regression.gmm import GMM

cd = np.array([1.5, 1.5, 1.7, 2.2, 2.0, 1.8, 1.8, 2.2, 1.9, 1.6, 1.8, 2.2, 2.0, 1.5, 1.1, 1.5, 1.4, 1.7, 1.42, 1.9])
dcd = np.array([0, 0.2 ,0.5, -0.2, -0.2, 0, 0.4, -0.3, -0.3, 0.2, 0.4, -0.2, -0.5, -0.4, 0.4, -0.1, 0.3, -0.28, 0.48, 0.2])
inst = np.column_stack((np.ones(len(cd)), cd))

class gmm(GMM):
    def momcond(self, params):
        p0, p1, p2, p3 = params
        endog = self.endog
        exog = self.exog
        inst = self.instrument   

        error1 = endog - p0 - p1 * exog
        error2 = (endog - p0 - p1 * exog) ** 2 - p2 * (exog ** (2 * p3)) / 12
        error3 = (endog - p0 - p1 * exog) * inst[:,0]
        error4 = ((endog - p0 - p1 * exog) ** 2 - p2 * (exog ** (2 * p3)) / 12) * inst[:,1]
        g = np.column_stack((error1, error2, error3, error4))
        return g


beta0 = np.array([0.1, 0.1, 0.01, 1])

gmm(endog = dcd, exog = cd, instrument = inst, k_moms=4, k_params=4).fit(beta0)

但是，它会出现这样的错误。

ValueError: shapes (80,) and (4,4) not aligned: 80 (dim 0) != 4 (dim 0)

请你解决这个问题。

Answer 1

形状问题是因为exog是一个列数组（向量），索引的工具是1-D，它广播到80列。我添加了一个挤压exog，所以exog也是1-D

第二个问题是在时刻条件3的仪器索引中有一个拼写错误，应该使用
error3 = (endog - p0 - p1 * exog) * inst[:,1]
修复形状问题后，拟合会引发LinalgError，因为error1和error3是相同的。

在进行这两项更改后，它对我有用，但我不知道估计的参数在应用程序中是否有意义。

cd = np.array([1.5, 1.5, 1.7, 2.2, 2.0, 1.8, 1.8, 2.2, 1.9, 1.6, 1.8, 2.2, 2.0, 1.5, 1.1, 1.5, 1.4, 1.7, 1.42, 1.9])
dcd = np.array([0, 0.2 ,0.5, -0.2, -0.2, 0, 0.4, -0.3, -0.3, 0.2, 0.4, -0.2, -0.5, -0.4, 0.4, -0.1, 0.3, -0.28, 0.48, 0.2])
inst = np.column_stack((np.ones(len(cd)), cd))

class gmm(GMM):
    def momcond(self, params):
        p0, p1, p2, p3 = params
        endog = self.endog
        exog = self.exog.squeeze()
        inst = self.instrument   

        error1 = endog - p0 - p1 * exog
        error2 = (endog - p0 - p1 * exog) ** 2 - p2 * (exog ** (2 * p3)) / 12
        error3 = (endog - p0 - p1 * exog) * inst[:,1]
        error4 = ((endog - p0 - p1 * exog) ** 2 - p2 * (exog ** (2 * p3)) / 12) * inst[:,1]
        g = np.column_stack((error1, error2, error3, error4))
        return g


beta0 = np.array([0.1, 0.1, 0.01, 1])
res = gmm(endog = dcd, exog = cd, instrument = inst, k_moms=4, k_params=4).fit(beta0)

GMM中存在一个错误摘要，该错误基于错误且过短的参数名称列表。我们可以覆盖参数名称，然后汇总工作

res.model.exog_names[:] = 'p0 p1 p2 p3'.split()
print(res.summary())




                                gmm Results                                  
==============================================================================
Dep. Variable:                      y   Hansen J:                    1.487e-10
Model:                            gmm   Prob (Hansen J):                   nan
Method:                           GMM                                         
Date:                Wed, 14 Mar 2018                                         
Time:                        09:38:38                                         
No. Observations:                  20                                         
==============================================================================
                 coef    std err          z      P>|z|      [0.025      0.975]
------------------------------------------------------------------------------
p0             0.9890      0.243      4.078      0.000       0.514       1.464
p1            -0.5524      0.129     -4.281      0.000      -0.805      -0.299
p2             1.2224      0.940      1.300      0.193      -0.620       3.065
p3            -0.3376      0.641     -0.527      0.598      -1.593       0.918
==============================================================================

<强>附加

在更正后的版本中，仪器中的常数不再使用。因此可以将其移除，或者可以在仪器中对矩条件进行矢量化，如下所示。注意，我将endog转换为2-d列数组，因此它匹配exog和instruments的形状。

class gmm(GMM):
    def momcond(self, params):
        p0, p1, p2, p3 = params
        endog = self.endog[:, None]
        exog = self.exog
        inst = self.instrument   

        error3 = (endog - p0 - p1 * exog) * inst
        error4 = ((endog - p0 - p1 * exog) ** 2 - p2 * (exog ** (2 * p3)) / 12) * inst
        g = np.column_stack((error3, error4))
        return g


beta0 = np.array([0.1, 0.1, 0.01, 1])
res = gmm(endog = dcd, exog = cd, instrument = inst, k_moms=4, k_params=4).fit(beta0)
res.model.exog_names[:] = 'p0 p1 p2 p3'.split()
print(res.summary())

<强>调试

我们可以检查用户提供的时刻条件是否具有正确的形状，但只是创建模型实例并调用momcond

mod = gmm(endog = dcd, exog = cd, instrument = inst, k_moms=4, k_params=4)
mod.momcond(beta0).shape

使用statsmodels.sandbox.regression.gmm.GMM的问题

1 个答案: