파이썬 변형 질문

KOSPI 월간 수익률 = a + b * S&P500 월간 수익률 + c * 상해종합주가지수 월간 수익률에대한

회귀분석까진 하였습니다.

회귀분석 코드:

import statsmodels.formula.api as sm

model = sm.ols(formula = 'M_kospi ~ F_sp500  + FF_상하이',                data =monthly_asset_rre_df).fit() print(model.summary())

이에 대한 rolling regression 코드 여쭤봅니다 ㅠㅠ

변수가 두개(sp500,kospi) 일때 코드는 밑에 처럼 알고 있는데 3개일땐 어떻게 하는지 모르겠네요 ㅠ 

# Rolling Regression

start = 0 end = 120 timeseries = {"period":[],               "alpha": [],                "beta":[],               "r_sqrd":[]} #딕셔너리

while end <= len(monthly_asset_rre_df):     df = monthly_asset_rre_df.iloc[start:end]     period = str(df.index[0].to_timestamp().to_period('M')) + " to " + str(df.index[-1].to_timestamp().to_period('M'))     x = df[['F_sp500'] ]      y = df['M_kospi']     x = sm.add_constant(x) #adds a constant term to the linear equation it is fitting     model_Simple = sm.OLS(df[y], df[x]).fit()     model = sm.OLS(df[y], sm.add_constant(df[x])).fit()     model_result = model.summary()          timeseries["period"].append(period)     timeseries["r_sqrd"].append(model.rsquared)     results_as_html = model_result.tables[1].as_html()     timeseries["alpha"].append(pd.read_html(results_as_html, header=0, index_col=0)[0]["coef"][0]) #intercept     timeseries["beta"].append(pd.read_html(results_as_html, header=0, index_col=0)[0]["coef"][1]) #coef     start+=1  #start = start + 1     end+=1    #end = end + 1      timeseries_result = pd.DataFrame.from_dict(timeseries)

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여기서 추가로

a, b, c, R2를 저장하여 다음의 그림을 그리기 1) b, c의 time-series plot 2) a, R2의 time-series plot 가

문제입니다 ㅠ