使用statsmodels的OLS模型获取beta报错AttributeError，求解决

错误核心原因 #

AttributeError是因为statsmodels的OLS拟合结果对象（OLSResults）没有名为beta的属性，回归系数实际存储在params属性中。

修正后的代码 #

同时需要修正代码里另外两个错误：

• 普通OLS模型不支持window参数，该参数属于滚动回归模型
• statsmodels默认不为自变量添加截距项，需手动添加以符合常规回归逻辑

import statsmodels.api as sm
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({"A": [10,20,30,40,50], "B": [20, 30, 10, 40, 50], "C": [32, 234, 23, 23, 42523]})
# 为自变量添加常数项（截距）
X = sm.add_constant(df['B'])
# 初始化普通OLS模型并拟合，移除无效的window参数
model = sm.OLS(df['A'], X).fit()
print(model.summary())
# 获取回归系数（原需求的beta值）
print(model.params)

滚动窗口回归补充 #

如果你的实际需求是滚动窗口回归，则需要使用RollingOLS类，示例代码如下：

from statsmodels.regression.rolling import RollingOLS

# 注意window值不能大于样本量（当前样本量为5，此处设为2）
rolling_model = RollingOLS(df['A'], X, window=2).fit()
# 获取各窗口的回归系数
print(rolling_model.params)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Kourosh Barsamnia