공분산을 사용한 베타 계산
베타(Beta) 는 많은 금융 모델의 핵심 요소로, 체계적 위험(광범위한 시장에 대한 노출)을 측정합니다. CAPM 모형에서 베타는 두 가지 핵심 요인 중 하나예요.
과거 베타는 여러 방법으로 추정할 수 있습니다. 이 연습 문제에서는 벤치마크 시장 포트폴리오에 대한 공분산과 분산을 이용한 다음의 간단한 공식을 사용합니다:
$$ \beta_P = \frac{Cov(R_P, R_B)}{Var(R_B)} $$
- \(\beta_P\): 포트폴리오 베타
- \(Cov(R_P, R_B)\): 포트폴리오(P)와 벤치마크 시장 지수(B) 사이의 공분산
- \(Var(R_B)\): 벤치마크 시장 지수의 분산
작업 공간에는 FamaFrenchData DataFrame이 준비되어 있으며, 이 연습에 필요한 적절한 데이터가 들어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 시작하는 포트폴리오 리스크 관리
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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)