5ファクターモデル
2015年、Fama と French は従来の3ファクターモデルを拡張し、さらに2つのファクターを追加しました。
- RMW: 収益性（Profitability）
- CMA: 投資（Investment）
RMW は営業収益性の高い企業と低い企業のリターン差を表し、CMA は積極的に投資する企業とより保守的な企業のリターン差を表します。
FamaFrenchData オブジェクトはワークスペースで利用可能で、従来のファクターに加えて RMW と CMA が含まれています。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶポートフォリオ・リスク管理入門
演習の手順
- これまでの演習で学んだ内容を使って、
Portfolio_Excessを目的変数とし、従来の Fama-French 3 ファクター（Market_Excess、SMB、HML）に新たな2ファクター（RMW、CMA）を加えた回帰モデルFamaFrench5_modelを定義してください。 - 回帰モデルを当てはめ、結果を
FamaFrench5_fitに保存してください。 - 調整済み決定係数（adjusted R-squared）を取り出して、
regression_adj_rsqに代入してください。
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。
# Import statsmodels.formula.api
import statsmodels.formula.api as smf
# Define the regression formula
FamaFrench5_model = smf.ols(formula='Portfolio_Excess ~ Market_Excess + SMB + HML ____ ', data=FamaFrenchData)
# Fit the regression
FamaFrench5_fit = ____
# Extract the adjusted r-squared
regression_adj_rsq = ____
print(regression_adj_rsq)