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Fama French 요인 모형

이번 연습 문제에서는 Fama French 모형의 베타 계수만 효율적으로 추출하는 데 집중할 거예요. 영상에서 보셨듯, 베타는 특정 요인의 수익률이 변할 때 포트폴리오 수익률이 얼마나 변하는지를 나타냅니다.

가끔은 그 요인이 포트폴리오 수익률과 음의 관계인지, 양의 관계인지만 확인하면 충분할 때가 있어요. 계수의 부호만 보면 바로 알 수 있죠. factor_returns 데이터가 다시 제공되어 있습니다. 시작해 볼까요?

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 배우는 포트폴리오 분석 입문

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연습 안내

  • statsmodels 패키지를 sm으로 임포트하세요.
  • 포트폴리오 수익률과 Fama French 요인에 선형 모형을 적합하고, params에서 세 개의 베타 계수만 추출하세요.
  • 세 개의 베타를 출력하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# 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' %  (____, ____, ____))
코드 편집 및 실행