Calcul du bêta à partir de la co‑variance
Le bêta est un élément essentiel de nombreux modèles financiers. Il mesure le risque systématique, autrement dit l’exposition au marché dans son ensemble. Dans le modèle CAPM, le bêta est l’un des deux facteurs clés.
Le bêta historique peut s’estimer de plusieurs façons. Dans cet exercice, vous utiliserez la formule suivante, basée sur la co‑variance et la variance par rapport à un portefeuille de marché de référence :
$$ \beta_P = \frac{Cov(R_P, R_B)}{Var(R_B)} $$
- \(\beta_P\) : bêta du portefeuille
- \(Cov(R_P, R_B)\) : co‑variance entre le portefeuille (P) et l’indice de marché de référence (B)
- \(Var(R_B)\) : variance de l’indice de marché de référence
Le DataFrame FamaFrenchData est disponible dans votre espace de travail et contient les données nécessaires pour cet exercice.
Cet exercice fait partie du cours
Introduction à la gestion du risque de portefeuille en Python
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# 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)