原始论文摘要市值和账面/市值这两个易于衡量的变量结合起来，可以捕获与市场，市值，杠杆，账面/市值和市盈率相关的平均股票收益的横截面变化。 而且，当检验允许与市值无关的的变化时，即使是唯一的解释变量，市场与平均回报之间的关系也是平坦的。Sharpe（1964），Lintner（1965）和Black（1972）的资产定价模型长期影响着学者和从业者对平均收益和风险的思考方式。 该模型的中心预测是，就M
作者：聋言瞎面本文主要解决的问题：1、QIIME2做完PICRUSt2后，只输出pathway id，如何比对得到pathway description?2、PICRUSt2得到结果后，再怎么分析？1. pathway ID --- pathway descriptionPICRUSt2结果输出后，会得到基于KEGG及MetaCyc的通路预测。KEGG是2011年的版本了，就建议不要用了。所以以下
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2024-08-08 21:34:01
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superrecovery免费版是一款非常实用的数据恢复软件，这款软件具有误清空回收站、误删除文件、误格式化硬盘等多个数据恢复功能，操作简单恢复速度快，需要的话可以来本站下载使用。superrecovery软件介绍superrecovery可以恢复被删除、被格式化、分区丢失、重新分区或者分区提示格式化的数据。采用了最新的数据扫描引擎，以只读的方式从磁盘底层读出原始的扇区数据，经过高级的数据分析算法
对于一个用户来说，他们可能有不同的兴趣。就以作者举的豆瓣书单的例子来说，用户A会关注数学，历史，计算机方面的书，用户B喜欢机器学习，编程语言，离散数学方面的书， 用户C喜欢大师Knuth, Jiawei Han等人的著作。那我们在推荐的时候，肯定是向用户推荐他感兴趣的类别下的图书。那么前提是我们要对所有item（图书）进行分类。那如何分呢？大家注意到没有，分类标准这个东西是因人而异的，每个用户
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2024-09-20 09:24:35
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ivreg2和xtivreg2到底有啥区别1. xtivreg2实现了具有可能的内源性回归的固定效应和一阶差分面板数据模型的IV / GMM估计是一个适当地调用-ivreg2-转换数据的程序来做估计。因此，被称为-ivreg2-的“包装器”。2. ivreg2 和 xtivreg2 之间的差异，与reg 和 xtreg 之间的差异大体类似
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2024-02-26 18:16:31
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DBSCAN聚类算法的实现1. 作者2.关于理论方面的知识介绍2.1 DBSCAN算法介绍2.2 鸢尾花数据集介绍3．实验过程3.1 实验代码3.2 实现过程3.3 实验结果 1. 作者刘鹏程 孟莉苹2.关于理论方面的知识介绍2.1 DBSCAN算法介绍DBSCAN（Density—Based Spatial Clustering of Application with Noise）算法是一种典
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2024-08-19 00:01:06
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之前有整理过一篇：因果推断笔记—— 相关理论：Rubin Potential、Pearl、倾向性得分、与机器学习异同（二） 不过，那时候刚刚开始学，只能慢慢理解，所以这边通过一轮的学习再次整理一下手里的笔记。 文章目录1 因果推断能做些啥1.1 因果推断三个层次1.2 从因果效应开始说1.2.1 TE/ATE/ATT/ATC/CATE 各类处理效应1.2.2 三个假定之 最难实现：无混淆性（Unc
固定效应vs随机效应参考：统计学中的「固定效应 vs. 随机效应」 - 知乎 (zhihu.com)FE（固定效应，异质性[非随机]截距）：由于面板数据有个体和时间两个维度，所以FE也分为个体固定、时间固定、双固定。例如个体固定，可以类比于方差分析中把不同组别用虚拟变量来表示。我们可以使用“最小二乘虚拟变量回归法”（Least Square Dummy Variable, LSDV）来分析面板数据
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2023-10-09 22:28:44
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面板数据分析与Stata应用笔记整理自慕课上浙江大学方红生教授的面板数据分析与Stata应用课程，笔记中部分图片来自课程截图。笔记内容还参考了陈强教授的《高级计量经济学及Stata应用（第二版）》一、面板数据的定义面板数据(panel data或longitudinaldata)，指的是在一段时间内跟踪同一组个体(individual)的数据。它既有横截面的维度(n个个体)，又有时间维度(T个时期
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2023-11-10 06:56:25
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虽然线性回归能够满足大部分的数据分析的要求，但是，线性回归并不是对所有的问题都适用， 因为有时候自变量和因变量是通过一个已知或未知的非线性函数关系相联系的，如果通过函数转换，将关系转换成线性关系，可能会造成数据失真或更为复杂的计算，导致结果出现偏差回归分析中，变量转换的方法，如下所示： 举例说明一下公式的转换过程：幂函数: 我们
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2024-03-16 10:54:01
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目录1.线性回归1.1导入所需模块1.2读取数据1.3模型参数估计2.以下一组统计检验用于模型有效性的定量验证。2.1显著性/重要性3.固定性4.模型的线性度5.独立变量的多重关联性5.1Variance Inflation Factor (VIF)差异性通货膨胀系数(VIF)5.2状态指数Condition Index5.3残留物规范性6.残留物的自相关性6.1ACF and PACF plot
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2023-11-06 21:18:41
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昨天跟大家介绍了一款做数据分析的利器—SPSS，不知道大家对这个软件的熟悉程度有没有提高一些呢？今天给大家分享一下如何用SPSS Statistics来进行回归分析，我们通过一个实例来具体了解一下整个分析的过程以及结果的解读。上图中就是本次需要进行回归分析的数据，之前有跟大家说过，SPSS Statistics的界面跟EXCEL是相似的，如果数据量比较小的时候我们可以直接输入到数据视图当中(也可以
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2023-08-10 20:58:09
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需要评价回归模型最优的准则，来判断哪个模型性能最好。残差平方和SSE越小，决定系数越大越好：并非如此，增加自变量个数会达到上述效果，但是考虑到多重共线性、变量测量误差累计、参数数目增加等因素，未必会好自由度调整复决定系数达到最大：自变量增多，复决定系数增大，但是残差自由度减小（残差自由度等于样本个数减掉变量个数）。自由度减小意味着可靠性低，即区间预测的幅度变大，无实际应用意义。采用调整复决定系数：
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2024-01-28 06:03:11
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Python 固定效应模型是一种用于处理面板数据的统计方法，它能够有效控制无法观察到的个体偏差，从而提高模型估计的准确性。在我的实践中，常遇到如何实现 Python 固定效应模型的问题。因此，我将记录下从版本对比到性能优化的整个过程，以便其他开发者在面对类似问题时参考。
## 版本对比与兼容性分析
先来看不同版本的兼容性分析。从 Pandas 到 Statsmodels 的不同版本，许多固定效
文章目录一、导入相关库二、获取面板数据三、个体固定效应（一）PanelOLS（二）smf.ols四、时间固定效应（一）PanelOLS（二）smf.ols五、个体固定效应+时间固定效应（一）PanelOLS（二）smf.ols 在本文，我将使用Grunfeld数据集（可在statsmodels.datasets中获得）来演示固定效应模型的使用。 该数据包含11家公司中每家20年的数据：IBM，
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2023-11-24 17:04:16
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DeHaan E. Using and interpreting fixed effects models[J]. Available at SSRN 3699777, 2021.虽然固定效应在金融经济学研究中无处不在，但许多研究人员对作用的了解有限。这篇论文解释了固定效应如何消除遗漏变量偏差并影响标准误差，并讨论了使用固定效应回归时的常见陷阱。特别关注在 X 变化很小或没有变化的固定效应组（例如
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2023-11-29 14:23:01
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一、问题最近有人问我怎么 Eviews 做回归总是奇异矩阵，一般都是变量问题，毕竟 Eviews 处理面板数据很无力，我就推荐他用 stata ，结果 stata 也不行。 我拿到数据之后发现，原来多个虚拟变量，用 reg 、xtreg 怎么调都是 共线性 ， R2 太小，系数不显著的问题。后来发现，问题出在估计方法有问题：若个体固定效应模型是采用Within回归（xtreg , fe），它会将不
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2023-09-28 18:50:46
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样本描述：各位老师好,我的论文采用的是微观面板非平衡数据（合并了3波数据，总观测值6万左右），每波观测之间约有20%的样本不同（约10%的样本流失，10%的新样本补入），因变量是连续变量，核心自变量是虚拟变量。经由列联表分析，发现对重复观测的样本而言，约有8%左右样本的核心控制变量状态（0或1）会在两次观测时间中发生变异。加入协变量后，经过多次模型比较，均发现个体效应不容忽视，固定效应显著优于随机
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2024-05-24 18:55:41
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目录1. 简介2. 异质性处理情况下的 TWFE 回归2.1 TWFE 回归无法识别处理效应的凸组合2.2 问题原因：被禁止的比较2.3 TWFE 回归其他系数的分解结果3. 异质性处理效应下其他稳健估计量3.1 排除动态效应的估计量3.2 允许动态效应的估计量4. 总结与展望5. 参考文献6. 相关推文1. 简介双向固定效应 (TWFE) 是评估处理效应的流行方法之一，研究者长期以来都将 TWF
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2023-12-26 19:43:50
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拓展命令：gen lag_y=L.y 产生一个滞后一期的新变量gen F_y=F.y 产生一个超前项的新变量gen D_y=D.y 产生一个一阶差分的新变量gen D2_y=D2.y 产生一个二阶差分的新变量二．静态(短)面板数据固定效应汇总固定效应篇主要包括混合效应VS固定效应，LSDV方法、双向固定效应等1、检验个体效应(混合效应还是固定效应)(原假设：使用OLS混合模型)xtreg lngd
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2023-12-02 23:59:38
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