Lineares Regressionsmodell
In dieser Übung nutzt du das Fama-French-Modell, um die Renditen in deinem Portfolio zu erklären. Du gehst Schritt für Schritt durch das lineare Regressionsmodell und lässt dir am Ende die Zusammenfassung ausgeben, um die Ergebnisse zu interpretieren.
In dieser Übung verwendest du statsmodels. Vielleicht bist du dem linearen Regressionsmodell schon in scikit-learn begegnet. Wenn du neugierig bist, wie sich die beiden Ansätze vergleichen, findest du mehr dazu in diesem Blogpost.
Es steht ein Datensatz namens factor_returns zur Verfügung, der Portfoliorenditen sowie die Fama-French-Faktoren enthält. Viel Erfolg!
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Einführung in die Portfolioanalyse mit Python</Kurs>Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Define the model
model = sm.____(factor_returns['pf_returns'], factor_returns[['Mkt-RF','SMB', 'HML']]).____()