p-значення та коефіцієнти
Ви можете використати атрибут .pvalues у навченої регресійної моделі smf.ols, щоб отримати p-значення для кожного коефіцієнта.
Зазвичай p-значення менше ніж 0,05 вважають статистично значущими.
Коефіцієнти можна отримати з об'єкта навченої регресії за допомогою атрибута .params.
У цьому прикладі статистично значущий від'ємний коефіцієнт SMB («Small Minus Big») означатиме експозицію фактора до акцій з великою капіталізацією, а додатний коефіцієнт — експозицію до акцій з малою капіталізацією.
Навчена регресійна модель FamaFrench_fit з попередньої вправи доступна у вашому середовищі.
Ця вправа є частиною курсу
Вступ до керування ризиком портфеля в Python
Інструкції до вправи
- Отримайте p-значення для
'SMB'. - Отримайте коефіцієнт регресії для
'SMB'.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# 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)