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  3. Pythonで学ぶstatsmodelsによる回帰入門
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連続するポートフォリオ収益のプロット

投資においても平均への回帰は重要な概念です。ここでは、Standard and Poor 500 インデックス（S&P 500）に含まれる企業への投資について、2018年と2019年の年間リターンを見ていきます。

sp500_yearly_returns データセットには3列があります。

variable meaning
symbol 企業を一意に識別する株式ティッカーシンボル。
return_2018 2018年の投資パフォーマンスの指標。
return_2019 2019年の投資パフォーマンスの指標。

リターンが正の値であれば投資の価値が増加し、負の値であれば価値が減少したことを意味します。

野球の本塁打の例と同様に、素朴な予測では年ごとに投資パフォーマンスが同じ、すなわち y = x の直線上にあると考えるかもしれません。

sp500_yearly_returns は pandas の DataFrame として利用できます。

คำแนะนำ

100 XP
  • プロットのレイヤー化を可能にするため、新しい図 fig を作成します。
  • y = x の直線を描画します。※これはすでに行われています。
  • sp500_yearly_returns を使い、return_2019 を縦軸、return_2018 を横軸にした散布図を、標準誤差リボンなしの線形回帰の傾向線付きで描画します。
  • x軸とy軸の距離感が同じになるように、軸の設定を行います。