Python中利用scipy库进行最小二乘回归分析(金融相关)
生活随笔
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Python中利用scipy库进行最小二乘回归分析(金融相关)
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資本資產(chǎn)定價模型的一個研究焦點是證券市場線,證券市場線表示資產(chǎn)對于β系數(shù)的期望收益。風(fēng)險相同時,投資者總是期望更高的收益,證券定價高于證券市場線時出現(xiàn)證券價值低估,相反及高估。
證券市場收益率ri=α+βrm,其中rm為同期市場收益率,利用scipy庫的stats模塊對資本資產(chǎn)定價模型進行最小二乘回歸分析。具體代碼如下
from scipy import stats stock_return=[0.065,0.0265,-0.0593,-0.001,0.0346]# ri mkt_return=[0.055,-0.09,-0.041,0.045,0.022]# rm result=stats.linregress(stock_return,mkt_return) # 線性回歸,證券市場線ri=α+βrm print(result.slope,result.intercept)輸出結(jié)果為:
0.5077431878770808 -0.008481900352462384 #前者為斜率后者為截距scipy.stats.Lineregress函數(shù)可以輸出回歸線的斜率、截距、相關(guān)系數(shù)、假設(shè)檢驗的p值和估算值的標準誤差。
LinregressResult(slope=0.5077431878770808, intercept=-0.008481900352462384, rvalue=0.38455905003823676, pvalue=0.5227155239089462, stderr=0.7036705543221569)上圖是Lineregerss的輸出完整結(jié)果,其中slope代表斜率,intercept代表截距,rvalue代表皮爾遜相關(guān)系數(shù)r,pvalue代表假設(shè)檢驗的p值,stderr代表標準誤差。
總結(jié)
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