Il modello a 5 fattori
Nel 2015, Fama e French hanno esteso il precedente modello a 3 fattori aggiungendo due fattori supplementari:
- RMW: Redditività
- CMA: Investimenti
Il fattore RMW rappresenta i rendimenti delle aziende con alta redditività operativa rispetto a quelle con bassa redditività operativa, mentre il fattore CMA rappresenta i rendimenti delle aziende con politiche di investimento aggressive rispetto a quelle più conservative.
L'oggetto FamaFrenchData è disponibile nel tuo workspace e contiene i fattori RMW e CMA oltre ai fattori precedenti.
Questo esercizio fa parte del corso
Introduzione alla gestione del rischio di portafoglio in Python
Istruzioni dell'esercizio
- Usa ciò che hai imparato negli esercizi precedenti per definire il modello di regressione
FamaFrench5_modelperPortfolio_Excessrispetto ai 3 fattori originali di Fama-French (Market_Excess,SMB,HML), oltre ai due nuovi fattori (RMW,CMA). - Esegui il fit del modello di regressione e salva i risultati in
FamaFrench5_fit. - Estrai il valore di r-quadro corretto (adjusted) e assegnalo a
regression_adj_rsq.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# 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)