Блог

Есть веские основания полагать, что an independent variable (x) оказывает запаздывающее влияние на dependent variable (y) модель регрессии OLS.

 import statsmodel
import pandas

# Create DataFrame

sDataFrame = pd.DataFrame({
                          'Time': ['2012-Q1','2012-Q2','2012-Q3','2012-Q4','2013-Q1','2013-Q2'],
                          'GDP': ['6.1','6.4','6.8','7.1','6.2','5.8'],
                          'FDI': ['3.2','2.9','3.1','2.5','1.8','2.3'],
                          'Unemployment': ['12.1','10.3','11.5','12.4','9.8','11.2']
                        })

My current formula looks something like this:

model = sm.ols(formula = 'GDP ~ FDI   FDI_Lag   Unemployment', data=sDataFrame).fit()
model.summary()
  

Мой вопрос в том, как мне включить FDI_Lag переменную в мою модель, то есть FDI - 1 предыдущее значение в DataFrame.