首先，我对Python非常陌生，所以我在编程方面不具备技术天赋。但是，我正在进行Fama-Macbeth回归以估计不同宏观经济变量的风险溢价。与此case类似。
我的问题是fama_macbeth似乎已在pandas中贬值，并转移到statsmodels，我发现这更令人困惑。
我的数据： 我有 S＆amp; P指数返回的时间序列，以及不同的变量，即行业生产， gdp，cpi 等。（每月数据约20年）
我想做的是： 回归所有变量的索引返回值，即y = bx（1）+ bx（2）+ bx（3），并将每个变量的系数保存为新的时间序列，我可以在第二个时间内回归索引返回值部分分析。
任何人都知道如何在我的案例中使用fama_macbeth中的statsmodels，或者我的问题的任何其他方法。如果有人拥有共享类似项目的来源，我们将不胜感激。我似乎无法在任何地方的 Python 中找到此方法的先前示例。