Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Đứt gãy cấu trúc trong khủng hoảng: II

Video đã xác định một đứt gãy cấu trúc cho mối quan hệ đơn giản giữa quy mô dân số và thời gian ở Trung Quốc. Trong bài này và bài tiếp theo, bạn sẽ dùng mối quan hệ mô hình nhân tố phong phú hơn giữa lợi nhuận danh mục và tỷ lệ vỡ nợ thế chấp từ Chương 1 để kiểm định đứt gãy cấu trúc quanh năm 2008, bằng cách tính thống kê kiểm định Chow cho mô hình nhân tố.

Đầu tiên, sau khi import statsmodels API, bạn sẽ chạy hồi quy OLS cho giai đoạn 2005 - 2010, với lợi nhuận tối thiểu theo quý port_q_min là biến phụ thuộc, và tỷ lệ vỡ nợ thế chấp mort_del là biến độc lập (cộng thêm hệ số chặn).

Hãy ghi lại tổng bình phương sai số ssr_total từ result của hồi quy (giá trị này sẽ được cung cấp ở bài tiếp theo để giúp bạn suy ra thống kê kiểm định Chow).

Bài tập này là một phần của khóa học

Quản trị Rủi ro Định lượng với Python

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Import statsmodels API.
  • Thêm hệ số chặn vào hồi quy.
  • Dùng OLS để khớp port_q_min theo mort_del.
  • Trích xuất và hiển thị tổng bình phương sai số.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# 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)
Chỉnh sửa và Chạy Mã