Quebra estrutural na crise: III
Agora você pode juntar tudo para executar o teste de 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 quebra 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 de retornos, respectivamente.
Você vai rodar duas regressões OLS em before e after, regressando a coluna returns contra a coluna mort_del em cada DataFrame, e calcular a soma dos resíduos ao quadrado.
Depois, você vai calcular a estatística do teste de Chow como no vídeo, usando ssr_total (fornecido no segundo exercício) e os resíduos obtidos. O valor crítico de F com 99% de confiança é cerca de 5,85. Que valor você encontra para a sua estatística de teste?
Este exercício faz parte do curso
Gerenciamento Quantitativo de Risco em Python
Instruções do exercício
- Adicione um termo de intercepto OLS a
mort_delparabeforeeafter. - Ajuste uma regressão OLS da coluna
returnscontra a colunamort_del, parabeforeeafter. - Coloque as somas dos resíduos ao quadrado em
ssr_beforeessr_after, parabeforeeafter, 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 / ____)