Model trzyczynnikowy Famy i Frencha

Model Famy i Frencha rozszerza model CAPM o dwa dodatkowe czynniki opisujące zwroty z aktywów:

$$ R_{P} = RF + \beta_{M}(R_{M}-RF)+b_{SMB} \cdot SMB + b_{HML} \cdot HML + \alpha $$

SMB: czynnik „małe minus duże" (small minus big)
\(b_{SMB}\): ekspozycja na czynnik SMB
HML: czynnik „wysokie minus niskie" (high minus low)
\(b_{HML}\): ekspozycja na czynnik HML
\(\alpha \): wyniki niewyjaśnione przez żaden z czynników
\(\beta_{M}\): beta względem szerokiego portfela rynkowego B

DataFrame FamaFrenchData jest dostępny w twoim środowisku pracy i zawiera kolumny z czynnikami HML oraz SMB potrzebnymi do tego ćwiczenia.

Zdefiniuj model regresji wyjaśniający Portfolio_Excess jako funkcję zmiennych Market_Excess, SMB i HML.
Wyodrębnij skorygowaną wartość R-kwadrat z obiektu FamaFrench_fit.