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Rottura strutturale della crisi: III

Ora puoi mettere insieme tutto per eseguire il test di Chow.

I dati 2005 - 2010 sono stati suddivisi in due DataFrame disponibili, before e after, usando il 30 giugno 2008 come punto di rottura strutturale (identificato nel primo esercizio di questa serie). Le colonne di entrambi i DataFrame sono mort_del e returns, rispettivamente per i dati sulle insolvenze dei mutui e sui rendimenti.

Eseguirai due regressioni OLS su before e after, mettendo in regressione la colonna returns contro la colonna mort_del in ciascun DataFrame, e ricaverai la somma dei residui al quadrato.

Poi calcolerai la statistica del test di Chow come nel video, usando ssr_total (fornito dal secondo esercizio) e i residui ottenuti. Il valore critico di F al 99% di confidenza è circa 5,85. Che valore ottieni per la tua statistica di test?

Questo esercizio fa parte del corso

Gestione quantitativa del rischio in Python

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Istruzioni dell'esercizio

  • Aggiungi un termine d’intercetta OLS a mort_del per before e after.
  • Stima una regressione OLS della colonna returns contro la colonna mort_del, per before e after.
  • Inserisci le somme dei residui al quadrato in ssr_before e ssr_after, rispettivamente per before e after.
  • Crea e mostra la statistica del test di Chow.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# Add intercept constants to each sub-period 'before' and 'after'
before_with_intercept = sm.____(before['mort_del'])
after_with_intercept  = sm.____(____['mort_del'])

# Fit OLS regressions to each sub-period
r_b = sm.____(____['returns'], before_with_intercept).____
r_a = sm.____(after['returns'],  after_with_intercept).____

# Get sum-of-squared residuals for both regressions
ssr_before = r_b.____
ssr_after = ____.ssr
# Compute and display the Chow test statistic
numerator = ((ssr_total - (ssr_before + ____)) / 2)
denominator = ((____ + ssr_after) / (24 - 4))
print("Chow test statistic: ", numerator / ____)
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