BaşlayınÜcretsiz başlayın

Kriz yapısal kırılması: II

Videoda, Çin’de nüfus büyüklüğü ile zaman arasındaki basit ilişki için bir yapısal kırılma tespit edildi. Bu ve sonraki egzersizde, Bölüm 1’deki portföy getirileri ile konut kredisi temerrütleri arasındaki daha zengin faktör modeli ilişkisini kullanarak, 2008 civarında bir yapısal kırılma olup olmadığını test edeceksin; bunun için faktör modeli için Chow test istatistiğini hesaplayacaksın.

Önce, statsmodels API’sini içe aktardıktan sonra, 2005 - 2010 dönemi için, üç aylık minimum getirileri port_q_min bağımlı değişken ve konut kredisi temerrütlerini mort_del bağımsız değişken (artı bir sabit terim) olarak alarak bir OLS regresyonu çalıştıracaksın.

Regresyon result çıktısından kareler toplamı artıklarını ssr_total olarak not et (bir sonraki egzersizde Chow test istatistiğini türetmene yardımcı olması için sağlanacaktır).

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile Nicel Risk Yönetimi

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • statsmodels API’sini içe aktar.
  • Regresyona bir sabit terim ekle.
  • OLS kullanarak port_q_min’i mort_del’e uydur.
  • Kareler toplamı artıklarını çıkar ve görüntüle.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Import the statsmodels API to be able to run regressions
import ____.____ as sm

# Add a constant to the regression
mort_del = sm.____(mort_del)

# Regress quarterly minimum portfolio returns against mortgage delinquencies
result = sm.____(port_q_min, ____).fit()

# Retrieve the sum-of-squared residuals
ssr_total = result.____
print("Sum-of-squared residuals, 2005-2010: ", ssr_total)
Kodu Düzenle ve Çalıştır