Факторная модель методом наименьших квадратов
Как вы уже видели, между минимальными квартальными доходностями и уровнем просроченной ипотеки в 2005–2010 годах существует отрицательная корреляция. Её можно описать точнее с помощью факторной модели OLS-регрессии.
Вы сравните три факторные модели с тремя различными квартальными зависимыми переменными: средней доходностью, минимальной доходностью и средней волатильностью. Независимая переменная — уровень просроченной ипотеки. В сводке регрессии обратите внимание на t-статистику коэффициентов для оценки статистической значимости, а также на общий R-квадрат как показатель качества подгонки модели.
Библиотека statsmodels.api доступна как sm.
Это упражнение является частью курса
Количественное управление рисками на Python
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Add a constant to the regression
mort_del = sm.add_constant(mort_del)
# Create the regression factor model and fit it to the data
results = sm.____(____, mort_del).fit()
# Print a summary of the results
print(results.summary())