लीस्ट-स्क्वेयर्स फैक्टर मॉडल
जैसा कि आपने देखा, 2005 - 2010 के दौरान तिमाही न्यूनतम रिटर्न और मॉर्टगेज डिलिंक्वेंसी रेट्स के बीच एक नकारात्मक सहसंबंध है. OLS रिग्रेशन फैक्टर मॉडल से इसे और सटीक रूप में मापा जा सकता है.
आप तीन फैक्टर मॉडल की तुलना करेंगे जिनमें तीन अलग-अलग तिमाही डिपेंडेंट वैरिएबल होंगे: औसत रिटर्न, न्यूनतम रिटर्न, और औसत वोलैटिलिटी. इंडिपेंडेंट वैरिएबल मॉर्टगेज डिलिंक्वेंसी रेट है. रिग्रेशन समरी में, कॉएफिशंट्स के t-statistic को सांख्यिकीय महत्व के लिए और कुल R-squared को goodness of fit के लिए जाँचिए.
statsmodels.api लाइब्रेरी sm के रूप में उपलब्ध है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Quantitative Risk Management
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Add a constant to the regression
mort_del = sm.add_constant(mort_del)
# Create the regression factor model and fit it to the data
results = sm.____(____, mort_del).fit()
# Print a summary of the results
print(results.summary())