投资组合中的自协方差股票回报（Python）（流动性度量）
我试图计算每个公司股票收益的月自协方差,我遵循Bao,Pan和Wang(2011)构造了股票水平的非流动性测度,ILLQ。
具体地说，让
是股票i在t月d天的对数价格变化。然后，ILLIQ定义为
我想用Python实现。到目前为止，我已经找到了statsmodels.tsa.stattools acovf函数。
df['ILLIQ_1']= acovf(df.rets, adjusted=False, demean=True, fft=False, missing='drop',nlag=30)
但是这个代码没有考虑我的df（股票i,时间t）的面板结构。
理想情况下，我愿意这样做。
df['ILLIQ_2']=df.sort_values('date').groupby('instrument')['rets'].acovf(df.rets, adjusted=False, demean=True, fft=None, missing='drop',nlag=30)
但我得到了这个错误：
AttributeError: 'SeriesGroupBy' object has no attribute 'acovf'.
有什么建议吗？我试图创建一个for循环，但没有运气。
参考文献:[http://www.mit.edu/~junpan/bond_liquidy.pdf][鲍、潘、文(2021)]
共有1个答案
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为acovf创建一个第一参数，它以df.rets当前没有的方式考虑数据的面板结构。
将其输入acovf，例如，
df['ILLIQ'] = acovf(my_rets, ...)
没有看到数据帧的确切结构，很难给出更详细的答案
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