如何在Python上运行汇总的OLS回归？

Question

这里有一个公式：

??，?，?= ?? + ????，?，?+ ????，?−? + ????−? + ?? + ?? + ??，?，?，

我从彭博终端收集了所有数据，观察到总计1627行为银团贷款，其中7列为“关闭时的贷款利差，对数贷款利差，贷款期限（月），贷款金额，抵押担保，盈利能力，杠杆率” ， 总资产”。

如何进行编码以便获得汇总的OLS回归，如下图所示？

Answer 1

欢迎使用StackOverflow！

使用linearmodels软件包，您可以执行以下操作：

from linearmodels import PooledOLS
mod = PooledOLS(y, x)
res = mod.fit(cov_type='clustered', cluster_entity=True)

其中y是因变量，x是自变量。 PooledOLS使第三个参数weights (array-like, optional)能够在估计中使用权重。

有关更多信息，请参考此链接： https://bashtage.github.io/linearmodels/panel/models.html#linearmodels.panel.model.PooledOLS