P-hodnoty a koeficienty
Pomocí atributu .pvalues na nafitovaném regresním modelu smf.ols získáš p-hodnoty pro jednotlivé koeficienty.
P-hodnoty menší než 0,05 se obvykle považují za statisticky významné.
Koeficienty lze z nafitovaného regresního objektu extrahovat pomocí atributu .params.
V tomto příkladu by statisticky významný záporný koeficient SMB ("Small Minus Big") signalizoval expozici vůči akciím s velkou tržní kapitalizací, zatímco kladný koeficient by signalizoval expozici vůči akciím s malou tržní kapitalizací.
Nafitovaný regresní model FamaFrench_fit z předchozího cvičení máš k dispozici ve svém pracovním prostředí.
Toto cvičení je součástí kurzu
Úvod do řízení portfoliového rizika v Pythonu
Pokyny k cvičení
- Extrahuj p-hodnotu pro
'SMB'. - Extrahuj regresní koeficient pro
'SMB'.
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Extract the p-value of the SMB factor
smb_pval = FamaFrench_fit.____
# If the p-value is significant, print significant
if smb_pval < 0.05:
significant_msg = 'significant'
else:
significant_msg = 'not significant'
# Print the SMB coefficient
smb_coeff = FamaFrench_fit.____
print("The SMB coefficient is ", smb_coeff, " and is ", significant_msg)