Calcular la beta con CAPM
Existen muchas formas de modelar la rentabilidad de las acciones, pero el Capital Asset Pricing Model o CAPM es uno de los más conocidos:
$$ E(R_{P}) - RF = \beta_{{P}}(E(R_{M})-RF)\ $$
- \(E(R_{P}) - RF\): La rentabilidad esperada en exceso de una acción o de la cartera P
- \(E(R_{M}) - RF\): La rentabilidad esperada en exceso de la cartera de mercado amplia B
- \(RF\): El tipo libre de riesgo de la región
- \(\beta_{{P}}\): La beta de la cartera, o exposición, a la cartera de mercado amplia B
Puedes llamar al método .fit() de statsmodels.formula.api sobre un objeto de modelo .ols(formula, data) para realizar el análisis, y al método .summary() sobre el objeto de análisis para revisar los resultados.
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
Instrucciones del ejercicio
- Primero, necesitas importar
statsmodels.formula.apicomosmf. - Define un modelo de regresión que explique
Portfolio_Excesscomo función deMarket_Excess. - Extrae e imprime el r-cuadrado ajustado del modelo de regresión ajustado.
- Extrae la beta de mercado de tu cartera.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Import statsmodels.formula.api
import ____ as ____
# Define the regression formula
CAPM_model = smf.ols(formula=____, data=FamaFrenchData)
# Print adjusted r-squared of the fitted regression
CAPM_fit = CAPM_model.fit()
print(CAPM_fit____)
# Extract the beta
regression_beta = CAPM_fit____
print(regression_beta)