Ljung-Box 検定
データの自己相関を確認するもう一つの有力な方法が Ljung-Box 検定です。この演習では、標準化残差に自己相関があるかどうかを、Ljung-Box 検定で検出する練習をします。
Ljung-Box 検定の帰無仮説は「データは独立に分布している」です。p値が設定した有意水準より大きい場合、帰無仮説は棄却できません。つまり、明確な自己相関の兆候はなく、モデルは妥当といえます。
前の演習と同じ GARCH モデルを使用します。標準化残差は std_resid に保存されています。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶGARCHモデル
演習の手順
statsmodelsパッケージから Ljung-Box 検定に必要なモジュールをインポートします。- ラグ 10 までの Ljung-Box 検定を実行し、結果を
lb_testに保存します。 - Ljung-Box 検定の結果から p値を出力して確認します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Import the Python module
from statsmodels.stats.diagnostic import ____
# Perform the Ljung-Box test
lb_test = ____(std_resid , ____ = ____, return_df = True)
# Print the p-values
print('P-values are: ', ____.iloc[0,1])