statsmodels Roteiro

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Uma regressão vale o que valem as verificações que a sustentam. Esta habilidade ensina o statsmodels como a ferramenta que informa não só um coeficiente mas até onde confiar nele, com verificações curtas (números que você calcula, passos que ordena, conceitos que associa) e exemplos financeiros: por que um beta preciso pode vir com um R ao quadrado pequeno, o que uma estatística de Durbin–Watson e um fator de inflação da variância avisam, por que retornos sobrepostos inflam uma estatística t e como Newey–West a corrige, por que uma inclinação logit significativa pode ser inútil para negociar, o que um VAR e um teste de Granger podem e não podem dizer, como um filtro de Kalman acompanha um nível oculto, por que dois preços que parecem cointegrados muitas vezes não são, como a regressão quantílica segue as caudas dos retornos e por que Fama–MacBeth supera uma regressão agrupada. O projeto final é um laboratório de código em que você constrói o procedimento de duas passagens, uma estatística t de Newey–West e um teste de alfa em ações reais.