Asset pricing models use the normal distribution for p-values when debiased=True
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The inference is in the asset pricing models: TradedFactorModel, LinearFactorModel and LinearFactorModelGMM. Compare their p-value code with the IV and panel models, which already use the t and F distributions when debiased=True. The repro in the issue, run on the French dataset, shows the mismatch. Choosing degrees of freedom per estimator is a design decision for the maintainer, so agree on it before writing code.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Description
With debiased=True, the IV and panel models switch the reference distribution of their t-tests to the t distribution, and of their Wald tests to F. The asset pricing models (TradedFactorModel, LinearFactorModel, LinearFactorModelGMM) always use the normal distribution, so debiased=True only changes the covariance:
import numpy as np
from scipy import stats
from linearmodels.asset_pricing import TradedFactorModel
from linearmodels.datasets import french
data = french.load()
res = TradedFactorModel(
data[["S1V1", "S1V5", "S5V1", "S5V5"]], data[["MktRF", "SMB", "HML"]]
).fit(debiased=True)
normal = 2 * stats.norm.sf(np.abs(res.tstats))
print(np.allclose(res.pvalues, normal)) # True
Using the t distribution needs a choice of degrees of freedom for each estimator, e.g. T - 1 for the time-series regressions of the traded model, or T - k, and something suitable for the two-pass and GMM estimators. It also changes the p-values. In 7.1 the docstrings say that the normal distribution is used.
Deferred from 7.1.
- Langage dominant
- Python
- Étoiles
- 1.1k
- Forks
- 203
- Merge moyen
- 3 h 26 min
- PR mergées (30 j)
- 115
Préparer son environnement
Ce projet ne fournit ni conteneur de développement, ni Dockerfile, ni guide de contribution : l'installation est à votre charge. Commencez par son README, et consultez notre guide de la première contribution pour les étapes générales.
Par où commencer
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