5-फैक्टर मॉडल
2015 में, फामा और फ्रेंच ने अपने पहले के 3-फैक्टर मॉडल का विस्तार करते हुए दो अतिरिक्त फैक्टर जोड़े:
- RMW: लाभप्रदता (Profitability)
- CMA: निवेश (Investment)
RMW फैक्टर उच्च ऑपरेटिंग लाभप्रदता वाली कंपनियों के रिटर्न बनाम निम्न ऑपरेटिंग लाभप्रदता वाली कंपनियों के रिटर्न को दर्शाता है, और CMA फैक्टर आक्रामक निवेश करने वाली कंपनियों के रिटर्न बनाम अधिक रक्षात्मक कंपनियों के रिटर्न को दर्शाता है।
FamaFrenchData ऑब्जेक्ट आपके वर्कस्पेस में उपलब्ध है और इसमें पहले वाले फैक्टरों के साथ RMW और CMA फैक्टर भी शामिल हैं।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में पोर्टफोलियो जोखिम प्रबंधन का परिचय
अभ्यास निर्देश
- पिछले अभ्यासों से सीखी हुई बातों का उपयोग करके
FamaFrench5_modelरिग्रेशन मॉडल परिभाषित कीजिए, जिसमेंPortfolio_Excessको मूल 3 Fama-French फैक्टर (Market_Excess,SMB,HML) और दो नए फैक्टर (RMW,CMA) पर रिग्रेस किया जाए. - रिग्रेशन मॉडल को फिट कीजिए और परिणाम
FamaFrench5_fitमें स्टोर कीजिए. - adjusted r-squared मान निकालिए और उसे
regression_adj_rsqको असाइन कीजिए.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Import statsmodels.formula.api
import statsmodels.formula.api as smf
# Define the regression formula
FamaFrench5_model = smf.ols(formula='Portfolio_Excess ~ Market_Excess + SMB + HML ____ ', data=FamaFrenchData)
# Fit the regression
FamaFrench5_fit = ____
# Extract the adjusted r-squared
regression_adj_rsq = ____
print(regression_adj_rsq)