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演習

線形回帰モデル

この演習では、ポートフォリオのリターンを説明するためにFama Frenchモデルを使います。最初に線形回帰モデルの手順を一通り実行し、最後にsummaryを取得して結果を解釈します。

この演習では statsmodels を使用します。線形回帰モデルは scikit-learn でも見たことがあるかもしれません。2つのアプローチの違いが気になる方は、このブログ記事を参照してください。

利用できるデータセット factor_returns には、ポートフォリオのリターンと Fama French の各ファクターが含まれています。頑張ってください！

指示1 / 4

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  • 線形回帰モデルを定義してフィットします。3つの Fama French ファクター、すなわち Mkt-RF、SMB、HML を用いて pf_returns を説明してください。