Fama-Macbeth回归：EAP.fama_macbeth

Fama-Macbeth回归是实证资产定价中最为常用方法之一。它的主要用途是验证因子对资产收益率是否产生系统性影响。与投资组合分析不同的是，Fama-Macbeth回归可以在同时控制多个因子对资产收益率的影响下，考察特定因子对资产收益率产生系统性影响，具体体现在因子是否存在显著的风险溢价（risk premium）。

Fama-Macbeth回归分为两步：

1. 估计资产承担风险大小（beta值）。通过对资产收益率的时间序列分析，得到资产承担的风险水平。

2. 估计风险溢价时间序列以及统计检验。通过在每个时点的资产收益率对得到的beta值进行截面回归，得到因子在每个时刻的风险溢价。对每个时刻的风险溢价进行平均，并检验均值是否显著异于0。

本文根据Bail et al.的著作Empirical Asset Pricing编写相关程序，投资组合分析的模块是EAP.fama_macbeth，下面将对该模块进行详细介绍。本文的Package已发布于Github:

Github: GitHub - whyecofiliter/EAP: empirical asset pricing

fama_macbeth

This module is designed for Fama_Macbeth regression(1976).

Fama-Macbeth Regression follows two steps:

1. Specify the model and take cross-sectional regression.

2. Take the time-series average of regression coefficient

For more details, please read Empirical Asset Pricing: The Cross Sec