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'statsmodels'이란?
Introduction — statsmodels statsmodels is a Python module that provides classes and functions for the estimation of many different statistical models, as well as for conducting statistical tests, and statistical data exploration. An extensive list of result statistics are available www.statsmodels.org 0. 소개 statsmodels은 다양한 통계 검정(test)과 추정(estimation)에 필요한 함수와 클래스를 제공하는 모듈이다. 위의 링크를 누르면 statsmod..
2020.12.28 -
1. Financial Time Series and Their Characteristics
1. 1 Asset Returns(자산 수익률) 우리는 현실에서 자산 수익률보다 자산 가격(주가, 부동산 가격 등)을 더 자주 접한다. 그러나 대부분의 금융 분석은 자산 가격 그 자체보다 자산 수익률을 분석 대상으로 삼는다. 자산 수익률을 분석 대상으로 삼는 두 가지 이유는 다음과 같다. 자산 수익률은 단위에 영향을 받지 않기 때문에 투자에 있어서 비교하기 쉬운 지표의 역할을 한다. 통계학적으로도 자산 수익률이 자산 가격보다 더 다루기 쉬운 특성을 갖는다. 이러한 자산 수익률은 다양한 종류로 나뉜다. 지금부터 살펴보자. One-Period Simple Return(1기간 단순 수익률) $t$기의 자산 가격을 $P_t$, $t$기의 수익률을 $R_t$라고 하자. 자산을 $t-1$기부터 $t$기까지 보유할 ..
2020.12.28 -
간단하게 파이썬 버전 확인 하기
1. cmd를 이용하여 확인하기 1. 윈도우 키 + R 2. 'cmd' 입력 후 확인 3. 'python' 입력 후 엔터 2. Python sys모듈을 이용하여 확인하기 import sys print(sys.version) # 간단하게 sys.version이라고 입력해도 가능!
2020.12.24 -
Visualization | Correlation Matrix(상관 행렬)
seaborn의 iris 데이터를 이용하기 위해서 다음의 코드를 입력하자. data 객체에 iris 데이터를 할당해주자. import seaborn as sns data = sns.load_dataset('iris') 더 많은 데이터는 github.com/mwaskom/seaborn-data에서 찾아볼 수 있다. >>> data import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.font_manager as fm fm.get_fontconfig_fonts() font_location = 'C:\Windows\Fonts\Cambria.ttc' # 폰트 경로 font_name = fm.FontProperties(fname=font_lo..
2020.12.23 -
0. Intro & Reference
학부 시절 수강한 금융시계열분석 과목의 경험을 되살리고, 여러 교재들을 참고하여 다시 내용을 정리하고자 한다. 우수하지도 나쁘지도 않은 성적이었기에(A0였나 A-였나) 내용이 기억이 잘 나지 않지만. 주교재는 Ruey S. Tsay - Analysis of Financial Time Series(2010, 3ed.)였고, 요로코롬 생겼다. 현재 국내 서점에서는 7만 5천원에(...) 만나볼 수 있다. 내가 수강했을 당시에는 중고나라를 뒤적거렸던 기억이... 초판은 2003년에 발매되었다. 특히 빠르게 변하는 금융시장에서 2003년이면(심지어 글로벌 금융위기 이전) outdated 되었다고 느껴지지만, 그래도 현재 금융이론의 기반이 되는 다양한 이론들을 포함한다. 목차는 아래와 같다. 더보기 목차 Fina..
2020.12.23 -
Least Squares Estimation
Ordinary Least Squares Estimator Cross-section에서의 OLS 추정량은 다음과 같았다. $$\mathbf{b} = (\mathbf{X}'\mathbf{X})^{-1}\mathbf{X}'\mathbf{y}=\pmb{\beta}+(\mathbf{X}'\mathbf{X})^{-1}\mathbf{X}'\pmb{\epsilon}$$ Cross-Section에서 sample 수는 주로 $N$로 나타내고, 시계열에서 sample 수는 주로 $T$로 나타낸다. 따라서 sample parameter만 $N$ 에서 $T$로 바꾸어주면 다음과 같다. $$ \left ( \frac{\mathbf{X}'\mathbf{X}}{T} \right )^{-1} \left ( \frac{\mathbf{..
2020.12.23