動的な株式ベータを計算する
もしあなたが Elon Musk の大ファンで、Tesla 株への投資を検討しているとします。抜け目ないポートフォリオ・マネージャーとして、まずは過去の Tesla の株式ベータを確認してデューデリジェンスを行うことにしました。ベータは市場全体に対する株式のボラティリティを示す指標で、投資リスクの目安になります。
ベータを計算するには、個別株のボラティリティ、市場（S&P 500 を代理）のボラティリティ、そして両者のリターンの相関が必要でしたね。相関は標準化残差から計算できます。
フィット済みモデルによるボラティリティは、Tesla が teslaGarch_vol、S&P 500 が spGarch_vol に読み込まれています。さらに、モデルの標準化残差は teslaGarch_resid と spGarch_resid にそれぞれ読み込まれています。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶGARCHモデル
演習の手順
フィット済み GARCH モデルの標準化残差（
teslaGarch_resid、spGarch_resid）を使って、Tesla と S&P 500 の相関係数を計算してください。前のステップで求めた
correlationと、Tesla のボラティリティ（teslaGarch_vol）、S&P 500 のボラティリティ（spGarch_vol）を用いて、Tesla の株式ベータを計算してください。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Compute correlation between SP500 and Tesla
correlation = np.corrcoef(____, ____)[0, 1]
# Compute the Beta for Tesla
stock_beta = ____ * (____ / ____)
# Plot the Beta
plt.title('Tesla Stock Beta')
plt.plot(stock_beta)
plt.show()