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Quebra estrutural da crise: III

Agora você pode juntar tudo para realizar o teste Chow.

Os dados de 2005 a 2010 foram divididos em dois DataFrames disponíveis, before e after, usando 30 de junho de 2008 como o ponto de ruptura estrutural (identificado no primeiro exercício desta série). As colunas de ambos os DataFrames são mort_del e returns para dados de inadimplência de hipotecas e dados de retornos, respectivamente.

Você executará duas regressões OLS em before e after, regredindo a coluna returns em relação à coluna mort_del em cada DataFrame, e obterá a soma dos resíduos quadrados.

Em seguida, você calculará a estatística do teste de Chow como no vídeo, usando o site ssr_total (fornecido no segundo exercício) e os resíduos derivados. O valor F crítico com 99% de confiança é de aproximadamente 5,85. Que valor você encontrou para a estatística de teste?

Este exercício faz parte do curso

Gerenciamento quantitativo de riscos em Python

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Instruções do exercício

  • Adicione um termo de interceptação OLS a mort_del para before e after.
  • Ajuste uma regressão OLS da coluna returns em relação à coluna mort_del, para before e after.
  • Coloque os resíduos da soma dos quadrados em ssr_before e ssr_after, para before e after, respectivamente.
  • Crie e exiba a estatística do teste de Chow.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Add intercept constants to each sub-period 'before' and 'after'
before_with_intercept = sm.____(before['mort_del'])
after_with_intercept  = sm.____(____['mort_del'])

# Fit OLS regressions to each sub-period
r_b = sm.____(____['returns'], before_with_intercept).____
r_a = sm.____(after['returns'],  after_with_intercept).____

# Get sum-of-squared residuals for both regressions
ssr_before = r_b.____
ssr_after = ____.ssr
# Compute and display the Chow test statistic
numerator = ((ssr_total - (ssr_before + ____)) / 2)
denominator = ((____ + ssr_after) / (24 - 4))
print("Chow test statistic: ", numerator / ____)
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