py4macro 0.1.2

Contains a function and datasets for py4macro.github.io

はじめに

「Pythonで学ぶ中級マクロ経済学」で使うモジュール。

以下が含まれている。

• Hodrick-Prescottフィルターを使い時系列データのトレンドを返す関数
• ３つのデータ・セット
  • Penn World Tables 10.0
  • IMF World Economic Outlook 2021
  • Maddison Project Database 2020

使い方

import py4macro

Hodrick-Prescottフィルターによるトレンド抽出

py4macro.trend(s,lamb=1600)

引数:

• s：Seriesもしくは１列のDataFrameとし，行のラベルはDatetimeIndexにすること。
• lamb: HPフィルターのlambda（デフォルトは四半期用のデータでは通常の値である1600としている）

返り値:

Hodrick-Prescottフィルターで計算したtrend（トレンド）のSeries

例:

py4macro.trend(df.loc[:,'gdp'])

３つのデータ・セット

py4macro.data(dataset=None, description=False, estimates=False)

引数：

1. dataset (文字列):

   • 'pwt': Penn World Table 10.0
   • 'weo': IMF World Economic Outlook 2021
   • 'mad': country data of Maddison Project Database 2020
   • 'mad-regions': regional data of Maddison Project Database 2020

2. description (デフォルト：False):

   • True: 変数の定義を表示する。

3. estimates (デフォルト：False):

   • (dataset='weo'場合のみ有効になる)
   • True: weoには変数の予測値が含まれるが，予測値の開始年を示す。

返り値：

• dataset='weo' 以外の場合：

  • description=False の場合は DataFrame
  • description=True の場合は変数の定義のDataFrame

• dataset='weo' の場合：

  • description=False, estimates=False の場合は DataFrame
  • description=True, estimates=False の場合は変数の定義のDataFrame
  • description=False, estimates=True の場合は変数の推定値の開始年のDataFrame

例１：Penn World TableのDataFrameを返す。

py4macro.data('pwt')

例２：Penn World Tableの変数の定義のDataFrameを返す。

py4macro.data('pwt',description=True)

例３：IMF World Economic OutlookのDataFrameを返す。

py4macro.data('weo')

例４：IMF World Economic Outlookの変数の定義のDataFrameを返す。

py4macro.data('weo',description=True)

例５：IMF World Economic Outlookの変数の推定値の開始年のDataFrameを返す。

py4macro.data('weo',estimates=True)

インストール方法

pip install py4macro

or

pip install git+https://github.com/Py4Macro/py4macro.git

or

git clone https://github.com/Py4Macro/py4macro.git
cd py4macro
pip install .