P-värden och koefficienter
Du kan använda attributet .pvalues på en anpassad smf.ols-regressionsmodell för att hämta p-värdena för varje koefficient.
Vanligtvis anses p-värden under 0,05 vara statistiskt signifikanta.
Koefficienter kan extraheras från det anpassade regressionsobjektet med attributet .params.
I det här exemplet skulle en statistiskt signifikant negativ SMB-koefficient ('Small Minus Big') indikera en faktorexponering mot storbolagsaktier, medan en positiv koefficient skulle indikera en exponering mot småbolagsaktier.
Den anpassade regressionsmodellen FamaFrench_fit från föregående övning finns tillgänglig i din arbetsyta.
Den här övningen är en del av kursen
Introduktion till portföljriskhantering i Python
Övningsinstruktioner
- Extrahera p-värdet för
'SMB'. - Extrahera regressionskoefficienten för
'SMB'.
Interaktiv övning med praktiskt arbete
Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.
# 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)