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 interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo 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)