P-valori și coeficienți
Poți folosi atributul .pvalues pe un model de regresie smf.ols ajustat pentru a obține p-valorile fiecărui coeficient.
De obicei, p-valorile mai mici de 0,05 sunt considerate semnificative din punct de vedere statistic.
Coeficienții pot fi extrași din obiectul de regresie ajustat folosind atributul .params.
În acest exemplu, un coeficient SMB („Small Minus Big") negativ și semnificativ statistic ar indica o expunere la acțiuni cu capitalizare mare, în timp ce un coeficient pozitiv ar indica o expunere la acțiuni cu capitalizare mică.
Modelul de regresie ajustat FamaFrench_fit din exercițiul anterior este disponibil în spațiul tău de lucru.
Acest exercițiu face parte din cursul
Introducere în gestionarea riscului de portofoliu în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Extrage p-valoarea pentru
'SMB'. - Extrage coeficientul de regresie pentru
'SMB'.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# 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)