Zacznij terazZacznij za darmo

Strukturalny przełom kryzysu: II

W materiale wideo zidentyfikowano strukturalny przełom dla prostej zależności między wielkością populacji a czasem w Chinach. W tym i kolejnym ćwiczeniu użyjesz bogatszego modelu czynnikowego opisującego zależność między stopami zwrotu portfela a zaległościami hipotecznymi z Rozdziału 1, aby zbadać, czy wokół roku 2008 wystąpił strukturalny przełom – w tym celu obliczysz statystykę testu Chowa dla modelu czynnikowego.

Na początku, po zaimportowaniu API statsmodels, przeprowadzisz regresję OLS dla okresu 2005–2010, gdzie kwartalne minimalne stopy zwrotu port_q_min są zmienną zależną, a zaległości hipoteczne mort_del – zmienną niezależną (wraz z wyrazem wolnym).

Zapisz sumę kwadratów reszt ssr_total z wyników regresji result – zostanie ona udostępniona w kolejnym ćwiczeniu, aby pomóc wyznaczyć statystykę testu Chowa.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Ilościowe zarządzanie ryzykiem w Pythonie

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

  • Zaimportuj API statsmodels.
  • Dodaj wyraz wolny do regresji.
  • Użyj OLS, aby dopasować port_q_min do mort_del.
  • Wyodrębnij i wyświetl sumę kwadratów reszt.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# 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)
Edytuj i uruchom kod