1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Wprowadzenie do zarządzania ryzykiem portfela w Pythonie
Connected

ćwiczenie

P-wartości i współczynniki

Atrybut .pvalues dopasowanego modelu regresji smf.ols pozwala pobrać p-wartości dla każdego współczynnika.

Zwyczajowo p-wartości poniżej 0,05 uznaje się za statystycznie istotne.

Współczynniki można wyodrębnić z dopasowanego obiektu regresji za pomocą atrybutu .params.

W tym przykładzie statystycznie istotny ujemny współczynnik SMB („Small Minus Big") oznaczałby ekspozycję na czynnik związany ze spółkami o dużej kapitalizacji, natomiast dodatni współczynnik wskazywałby na ekspozycję na spółki o małej kapitalizacji.

Dopasowany model regresji FamaFrench_fit z poprzedniego ćwiczenia jest dostępny w twoim środowisku pracy.

Instrukcje

100 XP
  • Wyodrębnij p-wartość dla 'SMB'.
  • Wyodrębnij współczynnik regresji dla 'SMB'.