Ljung-Box 检验
检查数据自相关性的另一个有力工具是 Ljung-Box 检验。本练习中，您将通过执行 Ljung-Box 检验，练习在标准化残差中检测自相关。
Ljung-Box 检验的原假设为：数据相互独立分布。若 p 值大于设定的显著性水平，则不能拒绝原假设。也就是说，没有明显的自相关迹象，模型是可接受的。
您将使用与上一个练习相同的 GARCH 模型。其标准化残差已保存在 std_resid 中。
本练习是课程的一部分
Python 中的 GARCH 模型
练习说明
- 从
statsmodels包中导入进行 Ljung-Box 检验所需的模块。 - 执行最多到滞后 10 的 Ljung-Box 检验，并将结果保存到
lb_test。 - 打印并查看 Ljung-Box 检验结果中的 p 值。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# 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])