建模连续年度的回报率
让我们通过运行线性回归并进行预测，来量化 2019 年与 2018 年回报率之间的关系。通过关注 2018 年回报率极高或极低的公司，您可以观察它们在 2019 年的表现是否类似。
sp500_yearly_returns 可用，且已加载 ols()。
本练习是课程的一部分
使用 Python 中的 statsmodels 进行回归入门
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Run a linear regression on return_2019 vs. return_2018 using sp500_yearly_returns
mdl_returns = ____
# Print the parameters
____