BaşlayınÜcretsiz Başlayın

Ljung-Box testi

Verideki otokorelasyonları kontrol etmek için bir diğer güçlü araç Ljung-Box testidir. Bu egzersizde, standartlaştırılmış artıklar üzerinde Ljung-Box testi yaparak otokorelasyonu tespit etmeyi pratik edeceksin.

Ljung-Box testinin sıfır hipotezi: veriler birbirinden bağımsız dağılmıştır. p-değeri belirtilen anlamlılık düzeyinden büyükse sıfır hipotezi reddedilemez. Başka bir deyişle, otokorelasyona dair net bir işaret yoktur ve model geçerlidir.

Önceki egzersizdekiyle aynı GARCH modelini kullanacaksın. Onun standartlaştırılmış artıkları std_resid içinde kayıtlı.

Bu egzersiz

Python ile GARCH Modelleri

kursunun bir parçasıdır
Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

  • Ljung-Box testleri için gerekli modülü statsmodels paketinden içe aktar.
    1. gecikmeye kadar bir Ljung-Box testi yap ve sonucu lb_test içinde sakla.
  • Ljung-Box test sonucundan p-değerlerini yazdır ve gözden geçir.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# 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])
Kodu Düzenle ve Çalıştır