p-values और coefficients

एक फिट किए गए smf.ols regression मॉडल पर आप .pvalues attribute का उपयोग करके प्रत्येक coefficient के p-values प्राप्त कर सकते हैं.

आम तौर पर, 0.05 से कम p-values को सांख्यिकीय रूप से significant माना जाता है.

Coefficients को फिट किए गए regression object से .params attribute द्वारा निकाला जा सकता है.

इस उदाहरण में, यदि SMB ('Small Minus Big') का सांख्यिकीय रूप से significant negative coefficient आता है, तो यह large-cap स्टॉक्स के प्रति factor exposure दर्शाएगा, जबकि positive coefficient small-cap स्टॉक्स के प्रति exposure को दर्शाएगा.

पिछले अभ्यास से फिट किया गया regression मॉडल FamaFrench_fit आपके workspace में उपलब्ध है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में पोर्टफोलियो जोखिम प्रबंधन का परिचय

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अभ्यास निर्देश

'SMB' का p-value निकालें.
'SMB' का regression coefficient निकालें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# 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)

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