VIF Berechnung in Python statsmodel

Question

Der Code in VIF statsmodel für die Berechnung ist unten:

k_vars = exog.shape[1] 
x_i = exog[:, exog_idx] 
mask = np.arange(k_vars) != exog_idx 
x_noti = exog[:, mask] 
r_squared_i = OLS(x_i, x_noti).fit().rsquared ## NO INTERCEPT 
vif = 1./(1. - r_squared_i) 

Bei der Montage, es enthält kein intercept. Es scheint, dass der Abschnitt gemäß "Introductory Econometrics (6ed)" von Wooldridge enthalten sein sollte: "... R-Quadrat von der Regression von Xj auf allen anderen unabhängigen Variablen (und einschließlich eines Abschnitts)."

Sind Statmodels falsch? Gibt es ein anderes Paket, das ich überprüfen kann? Vielen Dank.

Answer 1

bestätigt, wenn statsmodels verwenden, immer darauf achten, konstant der Zugabe (die in diesem Fall erforderlich ist)

Referenz von MATLAB: https://www.mathworks.com/help/econ/examples/time-series-regression-ii-collinearity-and-estimator-variance.html