5요인 모형
2015년에 Fama와 French는 기존 3요인 모형에 두 가지 요인을 추가해 확장했습니다.
- RMW: 수익성
- CMA: 투자
RMW 요인은 영업 수익성이 높은 기업과 낮은 기업의 수익률 차이를, CMA 요인은 공격적으로 투자하는 기업과 보수적으로 투자하는 기업의 수익률 차이를 나타냅니다.
FamaFrenchData 객체는 작업 공간에 준비되어 있으며, 기존 요인들에 더해 RMW와 CMA 요인을 포함하고 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 시작하는 포트폴리오 리스크 관리
연습 안내
- 이전 연습 문제에서 배운 내용을 바탕으로, 기존 3가지 Fama-French 요인(
Market_Excess,SMB,HML)에 두 가지 새로운 요인(RMW,CMA)을 추가해Portfolio_Excess를 설명하는FamaFrench5_model회귀 모형을 정의하세요. - 회귀 모형을 적합하고 결과를
FamaFrench5_fit에 저장하세요. - 수정 결정계수(adjusted r-squared)를 추출해
regression_adj_rsq에 할당하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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)