p-value와 계수
적합된 smf.ols 회귀 모델에서는 .pvalues 속성을 사용해 각 계수의 p-value를 확인할 수 있어요.
일반적으로 p-value가 0.05보다 작으면 통계적으로 유의하다고 봅니다.
계수는 적합된 회귀 객체의 .params 속성으로 추출할 수 있어요.
이 예시에서 통계적으로 유의한 음의 SMB('Small Minus Big') 계수는 대형주에 대한 팩터 익스포저를, 양의 계수는 소형주에 대한 익스포저를 의미합니다.
이전 연습 문제에서 적합한 회귀 모델 FamaFrench_fit이 작업 공간에 준비되어 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 시작하는 포트폴리오 리스크 관리
연습 안내
'SMB'의 p-value를 추출하세요.'SMB'의 회귀 계수를 추출하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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)