Model czynnikowy Fama-Frencha
W tym ćwiczeniu skupisz się na efektywnym wyznaczeniu samych współczynników beta modelu Fama-Frencha. Jak widziałeś(-aś) w filmie, te bety pokazują, o ile zmienia się stopa zwrotu portfela, gdy zmienia się stopa zwrotu danego czynnika.
Czasem wystarczy sprawdzić, czy dany czynnik wpływa na zwroty portfela pozytywnie, czy negatywnie. Możesz to odczytać bezpośrednio ze znaków współczynników. Do dyspozycji masz dane factor_returns. Do dzieła!
To ćwiczenie jest częścią kursu
Wprowadzenie do analizy portfela w Pythonie
Instrukcje do ćwiczenia
- Zaimportuj pakiet statsmodels jako
sm. - Dopasuj model liniowy do zwrotów portfela i czynników Fama-Frencha, a następnie pobierz tylko trzy współczynniki beta, wyodrębniając parametry modelu.
- Wyświetl trzy bety.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# 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' % (____, ____, ____))