Fama French ファクターモデル
この演習では、Fama French モデルの ベータ係数 だけを効率よく取り出すことに集中します。動画で見たとおり、これらのベータは、そのファクターのリターンが変化したときに、ポートフォリオのリターンが「どの程度」変動するかを示します。
ときには、ファクターがポートフォリオのリターンと負の関係なのか正の関係なのかだけを確認したいことがあります。これは係数の正負を見るだけで分かります。factor_returns データが今回も用意されています。やってみましょう！
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶポートフォリオ分析入門
演習の手順
- statsmodels パッケージを
smとしてインポートします。 - ポートフォリオのリターンと Fama French のファクターに線形モデルを当てはめ、パラメータを抽出して 3 つのベータ係数だけを取得します。
- 3 つのベータを出力します。
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。
# Import statsmodels
import ____.____ as ____
# Obtain the beta coefficients
b1, b2, b3 = ____.____(____['____'], factor_returns[['Mkt-RF','SMB', 'HML']]).____().____
# Print the betas
print ('Sensitivities of active returns to factors:\nMkt-Rf: %f\nSMB: %f\nHML: %f' % (____, ____, ____))