การทดสอบ Ljung-Box
การทดสอบ Ljung-Box เป็นอีกหนึ่งเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับตรวจสอบ autocorrelation ในข้อมูล ในแบบฝึกหัดนี้ คุณจะฝึกตรวจจับ autocorrelation ในค่า standardized residuals โดยใช้การทดสอบ Ljung-Box
สมมติฐานหลัก (null hypothesis) ของการทดสอบ Ljung-Box คือ ข้อมูลมีการกระจายอย่างอิสระ หาก p-value มีค่ามากกว่าระดับนัยสำคัญที่กำหนด แสดงว่าไม่สามารถปฏิเสธสมมติฐานหลักได้ กล่าวคือ ไม่มีสัญญาณของ autocorrelation และโมเดลมีความถูกต้อง
แบบฝึกหัดนี้ใช้โมเดล GARCH เดียวกับแบบฝึกหัดก่อนหน้า โดยค่า standardized residuals ถูกบันทึกไว้ในตัวแปร std_resid
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
GARCH Models ใน Python
คำแนะนำการฝึกหัด
- นำเข้าโมดูลที่จำเป็นสำหรับการทดสอบ Ljung-Box จากแพ็กเกจ
statsmodels - ทำการทดสอบ Ljung-Box ถึง lag ที่ 10 และบันทึกผลลัพธ์ในตัวแปร
lb_test - แสดงและตรวจสอบค่า p-value จากผลการทดสอบ Ljung-Box
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# 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])