Calcularea beta cu CAPM

Există mai multe moduri de a modela randamentele acțiunilor, însă Modelul de evaluare a activelor financiare (Capital Asset Pricing Model), sau CAPM, este unul dintre cele mai cunoscute:

$$ E(R_{P}) - RF = \beta_{{P}}(E(R_{M})-RF)\ $$

$E(R_{P}) - RF$: Randamentul excedentar așteptat al unei acțiuni sau al portofoliului P
$E(R_{M}) - RF$: Randamentul excedentar așteptat al portofoliului de piață larg B
$RF$: Rata fără risc regională
$\beta_{{P}}$: Beta portofoliului, adică expunerea acestuia față de portofoliul de piață larg B

Poți apela metoda .fit() din statsmodels.formula.api pe un obiect model .ols(formula, data) pentru a efectua analiza, iar metoda .summary() pe obiectul analizei pentru a interpreta rezultatele.

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

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Mai întâi, importă statsmodels.formula.api ca smf.
Definește un model de regresie care explică Portfolio_Excess în funcție de Market_Excess.
Extrage și afișează r-squared ajustat al modelului de regresie ajustat.
Extrage beta de piață al portofoliului tău.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Import statsmodels.formula.api
import ____ as ____ 

# Define the regression formula
CAPM_model = smf.ols(formula=____, data=FamaFrenchData)

# Print adjusted r-squared of the fitted regression
CAPM_fit = CAPM_model.fit()
print(CAPM_fit____)

# Extract the beta
regression_beta = CAPM_fit____
print(regression_beta)

Editează și rulează codul