Calcule o Beta dinâmico da ação
Suponha que Elon Musk seja seu ídolo e você esteja pensando em investir em ações da Tesla. Como um gerente de portfólio atento, você decide fazer a devida diligência verificando o Beta das ações da Tesla ao longo dos anos. O Beta é uma medida da volatilidade de uma ação em relação ao mercado, que pode servir como um indicador de risco do investimento.
Lembre-se de que você precisa da volatilidade da ação, da volatilidade do mercado (S&P 500 como proxy) e da correlação dos retornos para calcular o Beta. A correlação pode ser calculada a partir dos resíduos padronizados.
As volatilidades ajustadas pelo modelo já foram pré-carregadas: para a Tesla em teslaGarch_vol e para o S&P 500 em spGarch_vol. Além disso, os resíduos padronizados do modelo foram pré-carregados em teslaGarch_resid e spGarch_resid, respectivamente.
Este exercício faz parte do curso
Modelos GARCH em Python
Instruções do exercício
Calcule o coeficiente de correlação entre Tesla e S&P 500 usando os resíduos padronizados dos modelos GARCH ajustados (
teslaGarch_resid,spGarch_resid).Calcule o Beta das ações da Tesla usando a volatilidade da Tesla (
teslaGarch_vol), a volatilidade do S&P 500 (spGarch_vol) e acorrelationcalculada na etapa anterior.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Compute correlation between SP500 and Tesla
correlation = np.corrcoef(____, ____)[0, 1]
# Compute the Beta for Tesla
stock_beta = ____ * (____ / ____)
# Plot the Beta
plt.title('Tesla Stock Beta')
plt.plot(stock_beta)
plt.show()