p-values e coeficientes
Você pode usar o atributo .pvalues em um modelo de regressão smf.ols ajustado para obter os p-valores de cada coeficiente.
Normalmente, p-valores menores que 0,05 são considerados estatisticamente significativos.
Os coeficientes podem ser extraídos do objeto de regressão ajustado usando o atributo .params.
Neste exemplo, um coeficiente SMB ("Small Minus Big") negativo e estatisticamente significativo indicaria uma exposição do fator a ações de grande capitalização, enquanto um coeficiente positivo indicaria uma exposição a ações de pequena capitalização.
O modelo de regressão ajustado FamaFrench_fit do exercício anterior está disponível no seu workspace.
Este exercício faz parte do curso
Introdução ao Gerenciamento de Risco de Portfólio em Python
Instruções do exercício
- Extraia o p-valor de
'SMB'. - Extraia o coeficiente de regressão de
'SMB'.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# 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)