Modèle de régression linéaire
Dans cet exercice, vous allez utiliser le modèle de Fama et French pour expliquer les rendements de votre portefeuille. Vous allez d'abord parcourir les étapes d'un modèle de régression linéaire une à une, puis obtenir le résumé final afin d'interpréter les résultats.
Dans cet exercice, vous utiliserez statsmodels. Vous avez peut-être déjà vu le modèle de régression linéaire dans scikit-learn. Si vous êtes curieux de comparer les deux approches, consultez cet article de blogue.
Vous disposez d'un jeu de données nommé factor_returns qui contient les rendements du portefeuille ainsi que les facteurs de Fama et French. Bonne chance!
Cette activité fait partie du cours
Introduction à l'analyse de portefeuille en Python
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Define the model
model = sm.____(factor_returns['pf_returns'], factor_returns[['Mkt-RF','SMB', 'HML']]).____()