15、时间序列的统计分析

时间序列的统计分析

在金融分析中，时间序列数据的统计分析至关重要。它能帮助我们理解市场趋势、评估风险以及构建有效的投资组合。下面将详细介绍时间序列统计分析的多个方面。

1. Fama - MacBeth回归

在进行金融数据分析时，回归分析是常用的工具。Fama - MacBeth回归是其中一种重要的方法。

1.1 OLS回归示例

首先，我们来看使用 pd.ols 函数进行普通最小二乘（OLS）回归的示例代码：

from datetime import datetime
import numpy as np
import pandas as pd
n = 252
np.random.seed(12345)
begdate = datetime(2013, 1, 2)
dateRange = pd.date_range(begdate, periods=n)
x0 = pd.DataFrame(np.random.randn(n, 1), columns=['ret'], index=dateRange)
y0 = pd.Series(np.random.randn(n), index=dateRange)
print pd.ols(y=y0, x=x0)

此代码通过生成随机数据，使用 pd.ols 函数进行回归分析，并打印出回归结果。

1.2 Fama - MacBeth回归代码

以下是Fama - MacBeth回归的代码实现：