Simplifică modelul cu t-statistici
Pe lângă p-valori, t-statisticile pot ajuta și ele la stabilirea necesității parametrilor unui model. În acest exercițiu, vei exersa folosirea t-statisticilor pentru a evalua semnificația parametrilor modelului.
T-statistica se calculează scăzând din valoarea estimată a parametrului media sa așteptată (zero în acest caz) și împărțind rezultatul la eroarea standard. Valoarea absolută a t-statisticii este o măsură a distanței, care îți arată cu câte erori standard se îndepărtează parametrul estimat de 0. Ca regulă generală, dacă t-statistica este mai mare decât 2, poți respinge ipoteza nulă.
Vei lucra cu același model GARCH ca în exercițiul anterior. Poți accesa rezumatul ajustării modelului în gm_result.
Acest exercițiu face parte din cursul
Modele GARCH în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Obține parametrii modelului, erorile standard și t-statistica, și salvează-le în DataFrame-ul
para_summary. - Calculează manual t-statisticile folosind valorile parametrilor și erorile lor standard, și salvează rezultatul calculului în
calculated_t. - Afișează și analizează
calculated_t. - Afișează și analizează
para_summary.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Get parameter stats from model summary
para_summary = pd.DataFrame({'parameter':gm_result.____,
'std-err': gm_result.____,
't-value': gm_result.____})
# Verify t-statistic by manual calculation
calculated_t = para_summary['____']/para_summary['____']
# Print calculated t-value
print(____)
# Print parameter stats
print(____)