Modelul cu 5 factori
În 2015, Fama și French au extins modelul lor anterior cu 3 factori, adăugând doi factori suplimentari:
- RMW: Profitabilitate
- CMA: Investiție
Factorul RMW reprezintă randamentele companiilor cu profitabilitate operațională ridicată față de cele cu profitabilitate operațională scăzută, iar factorul CMA reprezintă randamentele companiilor cu investiții agresive față de cele mai conservative.
Obiectul FamaFrenchData este disponibil în spațiul tău de lucru și conține factorii RMW și CMA, pe lângă factorii anteriori.
Acest exercițiu face parte din cursul
Introducere în gestionarea riscului de portofoliu în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Folosește ce ai învățat din exercițiile anterioare pentru a defini modelul de regresie
FamaFrench5_modelpentruPortfolio_Excessfață de cei 3 factori Fama-French originali (Market_Excess,SMB,HML), împreună cu cei doi factori noi (RMW,CMA). - Ajustează modelul de regresie și stochează rezultatele în
FamaFrench5_fit. - Extrage valoarea r-pătrat ajustat și atribuie-o variabilei
regression_adj_rsq.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# 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)