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O modelo de 5 fatores

Em 2015, Fama e French ampliaram seu modelo anterior de 3 fatores, adicionando dois fatores extras:

  • RMW: Lucratividade
  • CMA: Investimento

O fator RMW representa os retornos de empresas com alta lucratividade operacional em comparação às com baixa lucratividade operacional, e o fator CMA representa os retornos de empresas com investimentos agressivos em comparação às mais conservadoras.

O objeto FamaFrenchData está disponível no seu workspace e contém os fatores RMW e CMA, além dos fatores anteriores.

Este exercício faz parte do curso

Introdução ao Gerenciamento de Risco de Portfólio em Python

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Instruções do exercício

  • Use o que você aprendeu nos exercícios anteriores para definir o modelo de regressão FamaFrench5_model para Portfolio_Excess contra os 3 fatores originais de Fama-French (Market_Excess, SMB, HML) e os dois novos fatores (RMW, CMA).
  • Ajuste o modelo de regressão e armazene os resultados em FamaFrench5_fit.
  • Extraia o valor de r-quadrado ajustado e atribua a regression_adj_rsq.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Import statsmodels.formula.api
import statsmodels.formula.api as smf 

# Define the regression formula
FamaFrench5_model = smf.ols(formula='Portfolio_Excess ~ Market_Excess + SMB + HML ____ ', data=FamaFrenchData)

# Fit the regression
FamaFrench5_fit = ____

# Extract the adjusted r-squared
regression_adj_rsq = ____
print(regression_adj_rsq)
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