Testarea semnificației parametrilor modelului

Modele GARCH în Python

Chelsea Yang

Data Science Instructor

Am nevoie de acest parametru?

  • Este relevant?

  • KISS: keep it simple stupid

  • Preferați întotdeauna un model parsimonios
Modele GARCH în Python

Testul de ipoteză

  • Ipoteza nulă (H0): o afirmație de verificat

  • H0: valoarea parametrului = 0

  • Dacă H0 nu poate fi respinsă, excludeți parametrul

Modele GARCH în Python

Semnificație statistică

  • Cuantificați probabilitatea ca rezultatele observate să fie întâmplătoare
  • Prag uzual: 5%
Modele GARCH în Python

P-value

  • Probabilitatea ca rezultatele observate să fi apărut întâmplător

  • Cu cât p-value este mai mic, cu atât ipoteza nulă pare mai puțin plauzibilă

  • Respingeți ipoteza nulă dacă p-value < nivelul de semnificație

Modele GARCH în Python

Exemplu de p-value

print(gm_result.summary())

P-value în sumar

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
Modele GARCH în Python

Statistica T

  • Statistica T = parametru estimat / eroare standard
  • Valoarea absolută a statisticii T este o măsură a distanței
  • Dacă |t-statistic| > 2: păstrați parametrul în modelul GARCH
Modele GARCH în Python

Exemplu de statistică T

print(gm_result.summary())

Statistici T în sumar

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
Modele GARCH în Python

Să exersăm!

Modele GARCH în Python

Preparing Video For Download...