Asset pricing models use the normal distribution for p-values when debiased=True
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评估
调研方向
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.
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
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.
- 主要语言
- Python
- 星标
- 1.1k
- 派生
- 203
- 平均合并
- 3 小时 26 分钟
- 30 天内合并 PR
- 115
环境准备
这个项目没有提供开发容器、Dockerfile 或贡献指南，环境需要你自己搭建：先看它的 README，通用步骤见我们的新手贡献指南。
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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