Uji signifikansi parameter model

Model GARCH di Python

Chelsea Yang

Data Science Instructor

Perlukah parameter ini?

  • Apakah ini relevan

  • KISS: keep it simple stupid

  • Selalu pilih model yang hemat parameter
Model GARCH di Python

Uji hipotesis

  • Hipotesis nol (H0): klaim yang akan diuji

  • H0: nilai parameter = 0

  • Jika H0 tidak dapat ditolak, keluarkan parameternya

Model GARCH di Python

Signifikansi statistik

  • Mengukur peluang hasil yang diamati terjadi karena kebetulan
  • Ambang umum: 5%
Model GARCH di Python

P-value

  • Peluang hasil yang diamati terjadi karena kebetulan

  • Semakin kecil p-value, semakin tidak masuk akal H0

  • Tolak H0 jika p-value < tingkat signifikansi

Model GARCH di Python

Contoh p-value

print(gm_result.summary())

P-value dalam ringkasan

print(gm_result.pvalues)

mu           9.031206e-08
omega        1.619415e-05
alpha[1]     4.283526e-10
beta[1]     1.302531e-183
Name: pvalues, dtype: float64
Model GARCH di Python

Statistik t

  • Statistik t = estimasi parameter / galat baku
  • Nilai absolut statistik t adalah ukuran jarak
  • Jika |t| > 2: pertahankan parameter dalam model GARCH
Model GARCH di Python

Contoh statistik t

print(gm_result.summary())

Statistik t dalam ringkasan

print(gm_result.tvalues)

mu           5.345210
omega        4.311785
alpha[1]     6.243330
beta[1]     28.896991
Name: tvalues, dtype: float64

# Manual calculation
t = gm_result.params/gm_result.std_err
Model GARCH di Python

Ayo berlatih!

Model GARCH di Python

Preparing Video For Download...