滚动 OLS 来预测 y

问题描述

我正在尝试为数据帧创建滚动 OLS，然后评估预测的准确性。我正在查看 StatsModel Rolling OLS（代码片段 1）和 pyfinance 滚动（片段 2）。但我也想不通。

请注意，对于 pyfinance，我能够获得 y_pred，但现在我的实际和预测的 df 长度不同，并且不知道如何解决这个问题。

最终目的是计算预测的均方误差。

感谢任何帮助。

Statsmodel RollingOLS：

model = RollingOLS(y,X,window=20)
rres = model.fit()
rres.params.tail()

pyfinance 滚动 OLS：

rolling = ols.PandasRollingOLS(y=y,x=X,window=50)
y_pred = rolling.predicted
y_pred

y_pred 的输出：


end   subperiod
5     0             84.901667
      1             84.703698
      2             85.292206
      3             85.398094
      4             85.843465
                      ...    
1762  1758         702.263867
      1759         715.051351
      1760         716.051640
      1761         713.909576
      1762         709.269281
Name: predicted,Length: 10548,dtype: float64

y 的输出：

    actual
0   84.900002
1   84.784004
2   85.229996
3   85.271996
4   85.955246
... ...
1758    701.869995
1759    715.479980
1760    715.090698
1761    715.280029
1762    708.306580
1763 rows × 1 columns

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

如果你已经找到好的解决方法，欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。

小编邮箱:dio#foxmail.com (将#修改为@）

python regression