Вычисление динамической беты акции
Предположим, что Илон Маск — ваш кумир и вы рассматриваете возможность инвестиций в акции Tesla. Как опытный портфельный менеджер, вы решаете проявить должную осмотрительность и проверить бету акций Tesla за несколько лет. Бета — это мера волатильности акции относительно рынка, которая служит индикатором инвестиционного риска.
Напомним: для вычисления беты вам понадобятся волатильность акции, волатильность рынка (в качестве его ориентира используется S&P 500) и корреляция их доходностей. Корреляцию можно вычислить на основе стандартизированных остатков.
Волатильность, рассчитанная по подогнанной модели, предварительно загружена: для Tesla — в teslaGarch_vol, для S&P 500 — в spGarch_vol. Стандартизированные остатки модели также предварительно загружены: в teslaGarch_resid и spGarch_resid соответственно.
Это упражнение является частью курса
Модели GARCH на Python
Инструкции к упражнению
Вычислите коэффициент корреляции между Tesla и S&P 500, используя стандартизированные остатки подогнанных моделей GARCH (
teslaGarch_resid,spGarch_resid).Вычислите бету акций Tesla, используя волатильность Tesla (
teslaGarch_vol), волатильность S&P 500 (spGarch_vol) и значениеcorrelation, полученное на предыдущем шаге.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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()