Testul Ljung-Box
Un alt instrument util pentru detectarea autocorrelațiilor în date este testul Ljung-Box. În acest exercițiu, vei exersa detectarea autocorrelației în reziduurile standardizate prin aplicarea unui test Ljung-Box.
Ipoteza nulă a testului Ljung-Box este: datele sunt distribuite independent. Dacă valoarea p este mai mare decât nivelul de semnificație specificat, ipoteza nulă nu poate fi respinsă. Cu alte cuvinte, nu există semne clare de autocorrelație, iar modelul este valid.
Vei folosi același model GARCH ca în exercițiul anterior. Reziduurile sale standardizate sunt salvate în std_resid.
Acest exercițiu face parte din cursul
Modele GARCH în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Importă modulul necesar pentru testele Ljung-Box din pachetul
statsmodels. - Efectuează un test Ljung-Box până la decalajul 10 și salvează rezultatul în
lb_test. - Afișează și analizează valorile p din rezultatul testului Ljung-Box.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Import the Python module
from statsmodels.stats.diagnostic import ____
# Perform the Ljung-Box test
lb_test = ____(std_resid , ____ = ____, return_df = True)
# Print the p-values
print('P-values are: ', ____.iloc[0,1])