Model 3 Faktor Fama-French

Model Fama-French secara terkenal menambahkan dua faktor tambahan ke model CAPM untuk menjelaskan imbal hasil aset:

$$ R_{P} = RF + \beta_{M}(R_{M}-RF)+b_{SMB} \cdot SMB + b_{HML} \cdot HML + \alpha $$

SMB: Faktor small minus big
$b_{SMB}$: Eksposur terhadap faktor SMB
HML: Faktor high minus low
$b_{HML}$: Eksposur terhadap faktor HML
$\alpha $: Kinerja yang tidak dijelaskan oleh faktor lainnya
$\beta_{M}$: Beta terhadap portofolio pasar luas B

DataFrame FamaFrenchData tersedia di ruang kerja Anda dan memuat faktor HML dan SMB sebagai kolom untuk latihan ini.

Latihan ini adalah bagian dari kursus

Pengantar Manajemen Risiko Portofolio dengan Python

Lihat Kursus

Petunjuk latihan

Definisikan model regresi yang menjelaskan Portfolio_Excess sebagai fungsi dari Market_Excess, SMB, dan HML.
Ekstrak nilai adjusted r-squared dari FamaFrench_fit.

Latihan interaktif praktis

Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.

# Import statsmodels.formula.api
import statsmodels.formula.api as smf 

# Define the regression formula
FamaFrench_model = smf.ols(formula='____', data=FamaFrenchData)

# Fit the regression
FamaFrench_fit = FamaFrench_model.fit()

# Extract the adjusted r-squared
regression_adj_rsq = ____
print(regression_adj_rsq)

Edit dan Jalankan Kode