p値と係数
当てはめ済みの smf.ols 回帰モデルでは、.pvalues 属性を使って各係数のp値を取得できます。
一般に、p値が 0.05 未満であれば統計的に有意とみなします。
係数は、当てはめ済みの回帰オブジェクトの .params 属性から取得できます。
この例では、SMB（'Small Minus Big'）の係数が統計的に有意で負であれば大型株へのファクター・エクスポージャーを、正であれば小型株へのエクスポージャーを示します。
前の演習で作成した当てはめ済み回帰モデル FamaFrench_fit がワークスペースに用意されています。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶポートフォリオ・リスク管理入門
演習の手順
'SMB'のp値を取得してください。'SMB'の回帰係数を取得してください。
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。
# 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)