डायनेमिक स्टॉक Beta की गणना करें
मान लीजिए Elon Musk आपके आइडल हैं और आप Tesla के कुछ स्टॉक्स में निवेश करने पर विचार कर रहे हैं। एक समझदार पोर्टफोलियो मैनेजर के रूप में, आप वर्षों में Tesla के स्टॉक Beta की जाँच करके पूरी तहकीकात करने का फैसला करते हैं। Beta किसी स्टॉक की मार्केट के सापेक्ष वोलैटिलिटी का माप है, जो निवेश जोखिम का संकेतक बन सकता है.
याद रखें, Beta निकालने के लिए आपको स्टॉक वोलैटिलिटी, मार्केट (S&P 500 को प्रॉक्सी मानकर) वोलैटिलिटी और दोनों रिटर्न्स के सहसंबंध की जरूरत होती है। सहसंबंध standardized residuals से निकाला जा सकता है.
मॉडल से फिट की गई वोलैटिलिटी Tesla के लिए teslaGarch_vol में और S&P 500 के लिए spGarch_vol में पहले से लोड है। साथ ही, मॉडल के standardized residuals क्रमशः teslaGarch_resid और spGarch_resid में प्रीलोडेड हैं.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में GARCH मॉडल
अभ्यास निर्देश
फिट किए गए GARCH मॉडलों के standardized residuals (
teslaGarch_resid,spGarch_resid) का उपयोग करके Tesla और S&P 500 के बीच सहसंबंध गुणांक की गणना करें.पिछले चरण में निकाले गए
correlationके साथ Tesla वोलैटिलिटी (teslaGarch_vol) और S&P 500 वोलैटिलिटी (spGarch_vol) का उपयोग करके Tesla स्टॉक Beta की गणना करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Compute correlation between SP500 and Tesla
correlation = np.corrcoef(____, ____)[0, 1]
# Compute the Beta for Tesla
stock_beta = ____ * (____ / ____)
# Plot the Beta
plt.title('Tesla Stock Beta')
plt.plot(stock_beta)
plt.show()