1. 학습
    2. /
  2. 강의
    3. /
  3. Python으로 시작하는 포트폴리오 리스크 관리
Connected

연습 문제

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.

지침 1/3

undefined XP
    1
    2
    3

'PortfolioExcess'와 'MarketExcess' 열 사이의 공분산 행렬을 생성하세요.