Python 中的虚拟变量回归

Question

我想在 Python 中运行创建一个虚拟变量回归。 所以，我有一个从 2000 年到 2020 年的利率列表，我想从以下 model 中估计非危机 (NC) 和危机 (C) 时期的 alpha 和 beta，其中包含关于 alpha 和风险系数的虚拟变量因素：

Model

其中 Dnc,t 是一个虚拟变量，在非危机时期取值为 1，否则为 0，Dc,t 是一个虚拟变量，在危机时期取值为 1，否则为 0。 现在，我想在 python 中运行这个回归。

Answer 1

假设您正在寻找逻辑回归并且您已经在 Pandas 数据帧中拥有了 X 和 Y 变量

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
X, y = Your_Predictor_Variables, Your_Target_Variable
clf = LogisticRegression(random_state=0).fit(X, y)

print(clf.coef_, clf.intercept_)