Modèle de régression linéaire
Dans cet exercice, vous allez utiliser le modèle de Fama-French pour expliquer les rendements de votre portefeuille. Vous passerez d’abord par toutes les étapes d’un modèle de régression linéaire, puis vous obtiendrez le résumé final afin d’interpréter les résultats.
Dans cet exercice, vous utiliserez statsmodels. Vous avez peut‑être déjà croisé le modèle de régression linéaire dans scikit-learn. Si vous êtes curieux de comparer les deux approches, vous pouvez en savoir plus dans cet article de blog.
Un jeu de données appelé factor_returns est disponible ; il contient les rendements du portefeuille ainsi que les facteurs de Fama-French. Bonne chance !
Cet exercice fait partie du cours
Introduction à l’analyse de portefeuille en Python
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Define the model
model = sm.____(factor_returns['pf_returns'], factor_returns[['Mkt-RF','SMB', 'HML']]).____()