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Rupture structurelle de la crise : II

La vidéo a mis en évidence une rupture structurelle pour une relation simple entre la taille de la population et le temps en Chine. Dans cet exercice et le suivant, vous allez utiliser la relation plus riche du modèle factoriel entre les rendements du portefeuille et les défauts hypothécaires du chapitre 1 pour tester une rupture structurelle autour de 2008, en calculant la statistique de test de Chow pour le modèle factoriel.

D'abord, après avoir importé l'API de statsmodels, vous exécuterez une régression OLS pour 2005 à 2010, avec les rendements trimestriels minimaux port_q_min comme variable dépendante, et les défauts hypothécaires mort_del comme variable indépendante (plus un terme d'interception).

Notez la somme des résidus au carré ssr_total tirée du result de la régression (elle sera fournie dans le prochain exercice pour vous aider à dériver la statistique de test de Chow).

Cette activité fait partie du cours

Gestion quantitative des risques en Python

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Instructions de l’exercice

  • Importez l'API de statsmodels.
  • Ajoutez un terme d'interception à la régression.
  • Utilisez OLS pour ajuster port_q_min en fonction de mort_del.
  • Extrayez et affichez la somme des résidus au carré.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Import the statsmodels API to be able to run regressions
import ____.____ as sm

# Add a constant to the regression
mort_del = sm.____(mort_del)

# Regress quarterly minimum portfolio returns against mortgage delinquencies
result = sm.____(port_q_min, ____).fit()

# Retrieve the sum-of-squared residuals
ssr_total = result.____
print("Sum-of-squared residuals, 2005-2010: ", ssr_total)
Modifier et exécuter le code