共分散を使ってベータを計算する
ベータ（Beta）は多くのファイナンスモデルで不可欠な要素で、市場全体への体系的リスク（システマティックリスク）の大きさを表します。CAPMモデルでは、ベータは重要な2つの要因のうちの1つです。
ヒストリカルなベータは複数の方法で推定できます。この演習では、ベンチマークとなる市場ポートフォリオに対する共分散と分散を用いた、次のシンプルな式を使います。
$$ \beta_P = \frac{Cov(R_P, R_B)}{Var(R_B)} $$
- \(\beta_P\): ポートフォリオのベータ
- \(Cov(R_P, R_B)\): ポートフォリオ（P）とベンチマーク市場指数（B）との共分散
- \(Var(R_B)\): ベンチマーク市場指数の分散
作業スペースには FamaFrenchData DataFrame が用意されており、この演習に必要なデータが含まれています。
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
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。
# 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)