python rolling regression. 使用 Python 实现滚动回归_pandasrollingols-程序员宅基地

滚动回归

所谓滚动回归，通常用在时间序列上。记当前时刻为 t，回归时长为 s，则一直使用 $x_{t-s}, x_{t-s+1}, ..., x_{t-1}$ 当作自变量来预测 $y_{t}$ 。使用滚动回归的目的通常是为了避免未来函数对于回归的影响。

具体来说，如果我们直接用所有数据来建立线性回归模型，则回归系数 $\hat\beta=(X'X)^{-1}Xy$ ，是关于所有 x 与所有 y 的函数。然而，我们在 $x_{t}$ 时是不知道未来的数据点的！如果使用全部数据进行回归则相当于未卜先知，会造成严重的过拟合。

Python实现

之前 python 的 pandas 与 statsmodels 库均支持滚动回归，但是现在两个都不支持。因此如果大家使用的是最新版的 pandas 与 statsmodels ，那么网上的那些做法均没有用。

目前我找到的唯一可以实现滚动回归的 python 库是 pyfinance，代码如下：

from pyfinance.ols import PandasRollingOLS

results = PandasRollingOLS(x, y, window)  # window 是滚动回归的自变量个数
results.solution  # 每一步估计的截距与斜率
results.beta  # 每一步估计的斜率
results.alpha  # 每一步估计的截距
results.predicted  # 每一步估计的样本内预测值

本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_44607126/article/details/103099303

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