statsmodels Skill

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Eine Regression ist nur so gut wie die Prüfungen dahinter. Diese Fähigkeit lehrt statsmodels als das Werkzeug, das nicht nur einen Koeffizienten, sondern auch berichtet, wie weit man ihm trauen darf, mit kurzen Aufgaben (Zahlen zum Berechnen, Schritte zum Ordnen, Begriffe zum Zuordnen) und Finanzbeispielen: warum ein präzises Beta mit kleinem Bestimmtheitsmaß einhergehen kann, wovor Durbin-Watson-Statistik und Varianzinflationsfaktor warnen, warum überlappende Renditen eine t-Statistik aufblähen und wie Newey-West das behebt, warum eine signifikante Logit-Steigung für den Handel nutzlos sein kann, was ein VAR und ein Granger-Test sagen können und was nicht, wie ein Kalman-Filter ein verborgenes Niveau verfolgt, warum zwei scheinbar kointegrierte Preise es oft nicht sind, wie die Quantilsregression die Ränder der Renditen verfolgt und warum Fama-MacBeth eine gepoolte Regression schlägt. Das Abschlussprojekt ist ein Code-Labor, in dem Sie das Zwei-Durchgänge-Verfahren, eine Newey-West-t-Statistik und einen Alpha-Test an echten Aktien bauen.