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危機における構造変化：II

動画では、中国の人口規模と時間の間にある「単純な関係」について、構造変化が特定されていました。この演習と次の演習では、第1章で扱った、ポートフォリオ収益率と住宅ローン延滞の「より豊かな因子モデルの関係」を使い、2008年前後に構造変化があったかを、因子モデルに対するChow検定統計量を計算して検証します。

まず、statsmodels の API をインポートしたら、2005年〜2010年のデータについて、四半期の最小収益率 port_q_min を従属変数、住宅ローン延滞 mort_del を独立変数（および切片項）として、OLS 回帰を実行します。

回帰 result から二乗残差和 ssr_total を確認してください（これは次の演習で Chow 検定統計量を導出する際に使用します）。

この演習はコースの一部です

Pythonで学ぶ定量的リスク管理

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演習の手順

  • statsmodels の API をインポートします。
  • 回帰に切片項を追加します。
  • OLS を用いて port_q_min を mort_del に当てはめます。
  • 二乗残差和を抽出して表示します。

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 statsmodels API to be able to run regressions
import ____.____ as sm

# Add a constant to the regression
mort_del = sm.____(mort_del)

# Regress quarterly minimum portfolio returns against mortgage delinquencies
result = sm.____(port_q_min, ____).fit()

# Retrieve the sum-of-squared residuals
ssr_total = result.____
print("Sum-of-squared residuals, 2005-2010: ", ssr_total)
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