Calcularea betei folosind co-varianța
Beta este o componentă esențială a multor modele financiare și reprezintă o măsură a riscului sistematic, adică a expunerii la piața largă. În modelul CAPM, beta este unul dintre cei doi factori esențiali.
Beta istorică poate fi estimată în mai multe moduri. În acest exercițiu, vei folosi următoarea formulă simplă bazată pe co-varianță și varianță față de un portofoliu de referință al pieței:
$$ \beta_P = \frac{Cov(R_P, R_B)}{Var(R_B)} $$
- \(\beta_P\): Beta portofoliului
- \(Cov(R_P, R_B)\): Co-varianța dintre portofoliu (P) și indicele de referință al pieței (B)
- \(Var(R_B)\): Varianța indicelui de referință al pieței
DataFrame-ul FamaFrenchData este disponibil în spațiul tău de lucru și conține datele necesare pentru acest exercițiu.
Acest exercițiu face parte din cursul
Introducere în gestionarea riscului de portofoliu în Python
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Calculate the co-variance matrix between Portfolio_Excess and Market_Excess
covariance_matrix = FamaFrenchData[['Portfolio_Excess', 'Market_Excess']]____
# Extract the co-variance co-efficient
covariance_coefficient = covariance_matrix.iloc[0, 1]
print(covariance_coefficient)