Rentabilidad consecutiva de las carteras
La regresión a la media también es un concepto importante en la inversión. Aquí verás la rentabilidad anual de invertir en empresas del índice Standard and Poor 500 (S&P 500), en 2018 y 2019.
El conjunto de datos sp500_yearly_returns contiene tres columnas:
| variable | Significado |
|---|---|
| símbolo | Símbolo bursátil que identifica de forma exclusiva a la empresa. |
| return_2018 | Una medida del rendimiento de las inversiones en 2018. |
| return_2019 | Una medida del rendimiento de las inversiones en 2019. |
Una cifra positiva para el rendimiento significa que la inversión ha aumentado de valor; una cifra negativa significa que ha perdido valor.
Al igual que ocurre con los jonrones de béisbol, una predicción ingenua podría ser que el rendimiento de la inversión se mantiene igual de un año a otro, situándose en la línea y igual a x.
sp500_yearly_returns está disponible en pandas DataFrame.
Este ejercicio forma parte del curso
Introducción a la regresión con modelos estadísticos en Python
Instrucciones de ejercicio
- Cree una nueva figura,
fig, para permitir la estratificación de la trama. - Genera una recta en y igual a x. Esto se ha hecho por ti.
- Utilizando
sp500_yearly_returns, dibuja un diagrama de dispersión dereturn_2019frente areturn_2018con una línea de tendencia de regresión lineal, sin una cinta de error estándar. - Ajusta los ejes de forma que las distancias a lo largo de los ejes x e y parezcan iguales.
Ejercicio interactivo práctico
Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.
# Create a new figure, fig
fig = plt.____
# Plot the first layer: y = x
plt.axline(xy1=(0,0), slope=1, linewidth=2, color="green")
# Add scatter plot with linear regression trend line
sns.____(____)
# Set the axes so that the distances along the x and y axes look the same
plt.____(____)
# Show the plot
plt.show()