【问题标题】:OLS regression with explanatory variables of different length具有不同长度的解释变量的 OLS 回归
【发布时间】:2021-05-26 17:44:23
【问题描述】:

我计算了从 1926 年到 2012 年的 Betting Against Beta 策略的回报,并希望以 Mkt-RF、HML、SMB、MOM 和流动性因素作为自变量进行 OLS 回归。问题是流动性数据的数据始于 1968 年。我是否必须从 1968 年开始回归,或者有没有办法将 LIQ 因子从 1968 年开始包含在内?我正在用 Python 编码

【问题讨论】:

    标签: regression


    【解决方案1】:

    您可以添加新的二进制变量来指示何时填充数据以及何时不填充。如果在数据不存在时使用 1 并将缺失数据设置为 0,则可以创建调整项。您也可以用估计值替换数据,尽管这会引入偏差。 Here is a general guide

    这可能会对 OLS 回归背后的假设产生一些影响,因此您需要额外确保这些假设与您的数据集一致,以便自信地得出结论。这些假设已经很好地阐述了here

    【讨论】:

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