Calcolo del beta usando la covarianza
Il beta è un componente essenziale di molti modelli finanziari ed è una misura del rischio sistematico, cioè dell’esposizione al mercato nel suo complesso. Nel modello CAPM, il beta è uno dei due fattori fondamentali.
Il beta storico può essere stimato in vari modi. In questo esercizio userai la seguente formula semplice che coinvolge covarianza e varianza rispetto a un portafoglio di mercato benchmark:
$$ \beta_P = \frac{Cov(R_P, R_B)}{Var(R_B)} $$
- \(\beta_P\): Beta del portafoglio
- \(Cov(R_P, R_B)\): La covarianza tra il portafoglio (P) e l’indice di mercato benchmark (B)
- \(Var(R_B)\): La varianza dell’indice di mercato benchmark
Il DataFrame FamaFrenchData è disponibile nel tuo workspace e contiene i dati necessari per questo esercizio.
Questo esercizio fa parte del corso
Introduzione alla gestione del rischio di portafoglio in Python
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Calculate the co-variance matrix between Portfolio_Excess and Market_Excess
covariance_matrix = FamaFrenchData[['Portfolio_Excess', 'Market_Excess']]____
# Extract the co-variance co-efficient
covariance_coefficient = covariance_matrix.iloc[0, 1]
print(covariance_coefficient)