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Fama French Factor मॉडल

इस अभ्यास में, आप Fama French मॉडल के सिर्फ beta coefficients को कुशलता से प्राप्त करने पर ध्यान देंगे. जैसा कि आपने वीडियो में देखा, ये बेटा दिखाते हैं कि किसी विशेष factor के रिटर्न में बदलाव होने पर पोर्टफोलियो के रिटर्न में कितना बदलाव होता है.

कभी-कभी, आपको सिर्फ यह जाँचना होता है कि factor का संबंध आपके पोर्टफोलियो रिटर्न से नकारात्मक है या सकारात्मक. आप इसे सीधे coefficients के signs से देख सकते हैं. आपके लिए factor_returns डेटा फिर से उपलब्ध है. आइए कोशिश करें!

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Portfolio Analysis परिचय

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • statsmodels पैकेज को sm के रूप में इम्पोर्ट करें.
  • पोर्टफोलियो रिटर्न और Fama French फैक्टर्स पर लीनियर मॉडल फिट करें, और पैरामीटर्स निकालकर केवल तीन beta coefficients प्राप्त करें.
  • तीनों बेटा प्रिंट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Import statsmodels
import ____.____ as ____

# Obtain the beta coefficients
b1, b2, b3 = ____.____(____['____'], factor_returns[['Mkt-RF','SMB', 'HML']]).____().____

# Print the betas
print ('Sensitivities of active returns to factors:\nMkt-Rf: %f\nSMB: %f\nHML: %f' %  (____, ____, ____))
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