使用statsmodels.sandbox.regression.gmm.GMM的问题
使用statsmodels.sandbox.regression.gmm.GMM的问题
提问于 2018-03-14 00:32:57
我想用gmm来估计利率过程。
所以，我引用了这段代码。gamma.ipynb
下面是我的密码。
import numpy as np
import pandas as pd
from statsmodels.sandbox.regression.gmm import GMM
cd = np.array([1.5, 1.5, 1.7, 2.2, 2.0, 1.8, 1.8, 2.2, 1.9, 1.6, 1.8, 2.2, 2.0, 1.5, 1.1, 1.5, 1.4, 1.7, 1.42, 1.9])
dcd = np.array([0, 0.2 ,0.5, -0.2, -0.2, 0, 0.4, -0.3, -0.3, 0.2, 0.4, -0.2, -0.5, -0.4, 0.4, -0.1, 0.3, -0.28, 0.48, 0.2])
inst = np.column_stack((np.ones(len(cd)), cd))
class gmm(GMM):
def momcond(self, params):
p0, p1, p2, p3 = params
endog = self.endog
exog = self.exog
inst = self.instrument
error1 = endog - p0 - p1 * exog
error2 = (endog - p0 - p1 * exog) ** 2 - p2 * (exog ** (2 * p3)) / 12
error3 = (endog - p0 - p1 * exog) * inst[:,0]
error4 = ((endog - p0 - p1 * exog) ** 2 - p2 * (exog ** (2 * p3)) / 12) * inst[:,1]
g = np.column_stack((error1, error2, error3, error4))
return g
beta0 = np.array([0.1, 0.1, 0.01, 1])
gmm(endog = dcd, exog = cd, instrument = inst, k_moms=4, k_params=4).fit(beta0)但是，它会产生这样一个错误。
ValueError: shapes (80,) and (4,4) not aligned: 80 (dim 0) != 4 (dim 0)你能解决这个问题吗？
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2018-03-14 05:58:02
形状问题是因为exog是一个列数组(向量)，索引仪器是1-D，它向80列广播。我增加了一个挤压外挂，所以外挂也是1-D。
第二个问题是，力矩条件3的仪器索引中有一个错误，应该使用它。
error3 = (endog - p0 - p1 * exog) * inst[:,1]
修正形状问题后，fit会产生LinalgError，因为error1和error3是相同的。
在进行这两项更改之后，它对我有效，但我不知道估计的参数在应用程序中是否有意义。
cd = np.array([1.5, 1.5, 1.7, 2.2, 2.0, 1.8, 1.8, 2.2, 1.9, 1.6, 1.8, 2.2, 2.0, 1.5, 1.1, 1.5, 1.4, 1.7, 1.42, 1.9])
dcd = np.array([0, 0.2 ,0.5, -0.2, -0.2, 0, 0.4, -0.3, -0.3, 0.2, 0.4, -0.2, -0.5, -0.4, 0.4, -0.1, 0.3, -0.28, 0.48, 0.2])
inst = np.column_stack((np.ones(len(cd)), cd))
class gmm(GMM):
def momcond(self, params):
p0, p1, p2, p3 = params
endog = self.endog
exog = self.exog.squeeze()
inst = self.instrument
error1 = endog - p0 - p1 * exog
error2 = (endog - p0 - p1 * exog) ** 2 - p2 * (exog ** (2 * p3)) / 12
error3 = (endog - p0 - p1 * exog) * inst[:,1]
error4 = ((endog - p0 - p1 * exog) ** 2 - p2 * (exog ** (2 * p3)) / 12) * inst[:,1]
g = np.column_stack((error1, error2, error3, error4))
return g
beta0 = np.array([0.1, 0.1, 0.01, 1])
res = gmm(endog = dcd, exog = cd, instrument = inst, k_moms=4, k_params=4).fit(beta0)GMM中有一个用于摘要的错误，它基于一个不正确且太短的参数名称列表。我们可以重写参数名，然后进行摘要工作。
res.model.exog_names[:] = 'p0 p1 p2 p3'.split()
print(res.summary())
gmm Results
==============================================================================
Dep. Variable: y Hansen J: 1.487e-10
Model: gmm Prob (Hansen J): nan
Method: GMM
Date: Wed, 14 Mar 2018
Time: 09:38:38
No. Observations: 20
==============================================================================
coef std err z P>|z| [0.025 0.975]
------------------------------------------------------------------------------
p0 0.9890 0.243 4.078 0.000 0.514 1.464
p1 -0.5524 0.129 -4.281 0.000 -0.805 -0.299
p2 1.2224 0.940 1.300 0.193 -0.620 3.065
p3 -0.3376 0.641 -0.527 0.598 -1.593 0.918
==============================================================================额外
在校正版本中，不再使用仪器中的常量。因此，它可以被移除，或者瞬间条件可以在仪器中被矢量化，如下所示。注意，我将endog转换为二维列数组，因此它与外挂和仪器的形状相匹配。
class gmm(GMM):
def momcond(self, params):
p0, p1, p2, p3 = params
endog = self.endog[:, None]
exog = self.exog
inst = self.instrument
error3 = (endog - p0 - p1 * exog) * inst
error4 = ((endog - p0 - p1 * exog) ** 2 - p2 * (exog ** (2 * p3)) / 12) * inst
g = np.column_stack((error3, error4))
return g
beta0 = np.array([0.1, 0.1, 0.01, 1])
res = gmm(endog = dcd, exog = cd, instrument = inst, k_moms=4, k_params=4).fit(beta0)
res.model.exog_names[:] = 'p0 p1 p2 p3'.split()
print(res.summary())调试
我们可以检查用户提供的矩条件是否具有正确的形状，但只需创建模型实例并调用momcond。
mod = gmm(endog = dcd, exog = cd, instrument = inst, k_moms=4, k_params=4)
mod.momcond(beta0).shape页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/49272902
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