Calcular la beta usando la covarianza
La beta es un componente esencial de muchos modelos financieros y mide el riesgo sistemático, o la exposición al mercado en general. En el modelo CAPM, la beta es uno de los dos factores clave.
La beta histórica se puede estimar de varias formas. En este ejercicio, usarás la siguiente fórmula sencilla que emplea la covarianza y la varianza respecto a una cartera de mercado de referencia:
$$ \beta_P = \frac{Cov(R_P, R_B)}{Var(R_B)} $$
- \(\beta_P\): Beta de la cartera
- \(Cov(R_P, R_B)\): La covarianza entre la cartera (P) y el índice de mercado de referencia (B)
- \(Var(R_B)\): La varianza del índice de mercado de referencia
El DataFrame FamaFrenchData está disponible en tu espacio de trabajo y contiene los datos necesarios para este ejercicio.
Este ejercicio forma parte del curso
Introducción a la gestión del riesgo de cartera en Python
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Calculate the co-variance matrix between Portfolio_Excess and Market_Excess
covariance_matrix = FamaFrenchData[['Portfolio_Excess', 'Market_Excess']]____
# Extract the co-variance co-efficient
covariance_coefficient = covariance_matrix.iloc[0, 1]
print(covariance_coefficient)