Python和Stata中的穩健線性回歸結果不一致

Question

我和我的隊友正在做這項作業，涉及在Fama-French 3因子模型上進行回歸。 我使用了python Statsmodels模塊，他們使用了Stata，我們共享同一組數據。 對於普通最小二乘回歸，我們得到了相同的答案。 但是由於某些原因，強大的回歸結果並不一致。

這是Stata的結果：

這是Statsmodels的結果：

只想知道可能是此問題的原因嗎？ 有什么辦法解決嗎？ 我還在Statsmodels中嘗試了不同的方法（HuberT，RamsayE等），但沒有一個方法與Stata的結果具有相同的答案。 任何幫助表示贊賞。

Answer 1

相當於Stata的

regress ..., robust

在statsmodels中是

OLS(...).fit(cov_type='HC1')

健壯的三明治協方差矩陣的選項在此處http://www.statsmodels.org/devel/generation/statsmodels.regression.linear_model.RegressionResults.get_robustcov_results.html ，但使用是通過fit關鍵字進行的。

對於Stata和statsmodels之間健壯的標准錯誤的差異，沒有一個完整的FAQ答案。 https://github.com/statsmodels/statsmodels/issues/1923

statsmodel.robust和RLM指的是異常魯棒估計。 這是一個M估計量，協方差具有原始的Huber三明治形式。

這是statsmodels.robust http://www.statsmodels.org/devel/rlm.html的主頁以及RLM的文檔http://www.statsmodels.org/devel/generation/statsmodels.robust.robust_linear_model.RLM .html