使用 summary_out 时将回归结果导出为 csv 文件

Question

我运行使用来自 Yahoo! 的财务数据进行多元回归来自 http://mba.tuck.dartmouth.edu/pages/faculty/ken.french/Data_Library/f-f_factors.html

的金融和 Fama-French 因素

单因素回归：

CAPM = sm.ols( formula = 'Exret ~ MKT', data=m).fit(cov_type='HAC',cov_kwds={'maxlags':1})

三因素回归：

FF3 = sm.ols( formula = 'Exret ~ MKT + SMB + HML',     
data=m).fit(cov_type='HAC',cov_kwds={'maxlags':1})

然后我利用 summary_col 创建一个 table 具有显着性的星星：

dfoutput = summary_col([CAPM,FF3],stars=True,float_format='%0.4f',
model_names=['GOOG','GOOG'],info_dict={'N':lambda x: "{0:d}".format(int(x.nobs)),'Adjusted R2':lambda x: "{:.2f}".format(x.rsquared_adj)}, regressor_order = ['Intercept', 'MKT', 'SMB', 'HML'])

输出

dfoutput
Out[311]: 
<class 'statsmodels.iolib.summary2.Summary'>
"""

=================================
             GOOG I       GOOG II  
---------------------------------
Intercept   -0.0009***   -0.0010***
            (0.0003)      (0.0003)  
MKT         0.0098***     0.0107*** 
            (0.0003)      (0.0003)  
SMB                      -0.0033***
                          (0.0006)  
HML                      -0.0063***
                          (0.0006)  
N              1930         1930      
Adjusted R2    0.37         0.42      
=================================
Standard errors in parentheses.
* p<.1, ** p<.05, ***p<.01

我有以下两个问题：

是否可以将括号中的标准误差更改为 t-stats？
是否可以将 summary_col 函数的结果作为 csv 文件导出到 Excel？

Answer 1

可以将括号中的标准误差更改为 t 统计量，但前提是您修改 statsmodel 库中的文件 summary2.py。

您只需将该文件中的函数 _col_params() 替换为以下版本：

def _col_params(result, float_format='%.4f', stars=True):
    '''Stack coefficients and standard errors in single column
    '''

    # Extract parameters
    res = summary_params(result)
    # Format float
    for col in res.columns[:3]:
        res[col] = res[col].apply(lambda x: float_format % x)
    # Std.Errors in parentheses
    res.ix[:, 2] = '(' + res.ix[:, 2] + ')'
    # Significance stars
    if stars:
        idx = res.ix[:, 3] < .1
        res.ix[idx, 0] = res.ix[idx, 0] + '*'
        idx = res.ix[:, 3] < .05
        res.ix[idx, 0] = res.ix[idx, 0] + '*'
        idx = res.ix[:, 3] < .01
        res.ix[idx, 0] = res.ix[idx, 0] + '*'
    # Stack Coefs and Std.Errors
    res = res.ix[:, [0,2]]
    res = res.stack()
    res = pd.DataFrame(res)
    res.columns = [str(result.model.endog_names)]
    return res

最好注释掉原始函数（而不是删除它），以便能够根据需要来回切换。

然后您可以按照以下几行进行操作：

import pandas as pd        
import statsmodels.api as sm
from statsmodels.iolib.summary2 import summary_col

df = pd.read_stata('http://www.stata-press.com/data/r14/auto.dta')
df['cons'] = 1

Y = df['mpg']
X1 = df[['weight', 'cons']]
X2 = df[['weight', 'price', 'cons']]
X3 = df[['weight', 'price', 'length', 'cons']]
X4 = df[['weight', 'price', 'length', 'displacement', 'cons']]

reg1 = sm.OLS(Y, X1).fit()
reg2 = sm.OLS(Y, X2).fit()
reg3 = sm.OLS(Y, X3).fit()
reg4 = sm.OLS(Y, X4).fit()

results = summary_col([reg1, reg2, reg3, reg4],stars=True,float_format='%0.2f',
                  model_names=['Model\n(1)', 'Model\n(2)', 'Model\n(3)',  'Model\n(4)'],
                  info_dict={'N':lambda x: "{0:d}".format(int(x.nobs)),
                             'R2':lambda x: "{:.2f}".format(x.rsquared)})

显然，结果现在包括 t 统计量而不是标准误差：

print(results)

================================================
              Model    Model    Model    Model  
               (1)      (2)      (3)      (4)   
------------------------------------------------
cons         39.44*** 39.44*** 49.68*** 50.02***
             (24.44)  (24.32)  (7.85)   (7.80)  
displacement                            0.00    
                                        (0.44)  
length                         -0.10*   -0.09   
                               (-1.67)  (-1.63) 
price                 -0.00    -0.00    -0.00   
                      (-0.57)  (-1.03)  (-1.03) 
weight       -0.01*** -0.01*** -0.00*   -0.00*  
             (-11.60) (-9.42)  (-1.72)  (-1.67) 
N            74       74       74       74      
R2           0.65     0.65     0.67     0.67    
================================================
Standard errors in parentheses.
* p<.1, ** p<.05, ***p<.01

请注意，您必须手动更改 table 下方的文本以反映更改，除非您准备对源代码进行进一步更改。

完成此步骤后，您可以简单地使用 as_text() 方法获取字符串中的所有内容，并使用 csv 库将其导出到文本文件：

results_text = results.as_text()

import csv
resultFile = open("table.csv",'w')
resultFile.write(results_text)
resultFile.close()

使用 summary_out 时将回归结果导出为 csv 文件

Export regression results as a csv file when using summary_out

python

regression

python-3.x

pandas

statsmodels